数据平台技术有哪些

Ⅰ 大数据技术有哪些 核心技术是什么

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

Ⅱ 大数据技术平台有哪些

Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

Ⅲ 数据中心的采用哪些主流技术

1、采用云服务。
尽管"云计算"已然成为了一个被过度使用的流行术语，但是，在这些营销炒作背后，有一些确实是有价值的东西。您的企业可以借助基于云的服务器、应用程序和服务所提供的优势。云计算可以让帮助您迅速扩大业务，并符合成本效益。这也使得您的企业得以和更大的公司竞争，而交由云服务提供商们来处理后端基础设施的维护和保养工作。
2、部署虚拟化。
虚拟化与云计算齐头并进。您在云中部署的"服务器"最有可能是虚拟的服务器，在数据中心的某处一台单一的物理服务器将与其他许多虚拟服务器并行运行。无论您是在云中还是在自己的硬件内部实现服务器的部署，虚拟服务器都将比物理服务器更便宜、更高效。这可以帮助您实现拥有新的服务器，而无需额外的服务器或网络硬件投资，由一台单一的物理机器上运行多个虚拟服务器，可以确保让您充分利用您所支付的处理器和内存资源。
3、允许员工使用自备工具。
我不知道您是否有备忘录，但在过去几年的技术转变过程中。一些员工已经开始不再使用公司统一配发的笔记本电脑、智能手机或其他设备，员工们倾向于使用自己的设备工作。许多企业最初的反应是抵制这一趋势。毕竟，当涉及到管理和配套环境时，这一趋势带走了
相对统一性，而且似乎造成混乱，当谈到管理和支持环境。然而，无论您是否允许。
这些设备是您的员工自己的投资。其实，您可以通过引导员工们使用已有的设备来消除不必要的费用。您也可以通过补贴这一部分成本来达到双赢的效果。除了成本优势，允许员工使用自备工具还可以提高生产力。使用这些平台和技术，员工们感到很舒服，这就是为什么他们会花自己辛苦赚来的钱买这些设备的原因了。让员工们使用他们自己的设备工作，而
不是强迫他们使用一些他们不喜欢的设备，将使员工们工作的更开心，更具生产力。
4、确保移动设备的安全。
当您开始允许每个人都采用自己的笔记本电脑、智能手机和平板电脑进行工作，并通过远程连接到公司的服务器资源时，您也需要一些方法来执行基本的安全政策，保护可能包含
的公司任何数据。跨平台的移动安全工具可以帮助您在不同的产品和设备中监测和维护安
全。最起码，您必须有一个书面的政策界定基本安全要求。您还应该确保您的员工了解这些
安全控制措施，以便让他们在使用自己的设备时，充分利用他们的优势。
5、保护您企业的数据。
企业数据被破坏的案例几乎每天都在发生。虽然这其中有相当一部分是复杂的、精密的黑客攻击。其实，人们的错误和过失也往往容易把敏感数据泄露给任何外部攻击者。您应该在您的网络上设置安装必要的监测工具，监测出站通信，防止机密或敏感数据被泄露——不管是有意或无意的。如果没有监测工具，您需要确保对您所有的敏感数据进行加密，使其免受未经授权的访问。

Ⅳ 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

Ⅳ 智联网数字化平台包括四大核心技术有哪些

智联网数字化平台包括四大核心技术技术为云、大数据、智联网及可移动协同。 Tech,Daas,IE,C。

智联网数字化平台输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。

智联网数字化平台提供服务定制网络：

智联网数字化平台服务定制网络（SCN – Service Customized Network）以适应不同用户的需求为目标，为 AI 嵌入式网络提供一个动态可重构的虚拟网络新框架。该框架能支持多个时间尺度上对网络资源进行实时创建、配置、重配和切片。

智联网数字化平台例如在智能交通服务中，高峰时段的车辆和终端连接数量可能远远高于其余时段，这就需要动态地对不同规模的网络资源和服务质量做配置与重构，以适应其服务需求的动态弹性变化。

智联网数字化平台并提供网络可重构的实时性指标。可以预见，未来的网络运营商需要为每一项智联服务，如自动驾驶、智联工厂、社区等，提供个性化定制的 SCN。