1）什么是大数据技术？

大数据是海量数据集合的特定指标，其规模随着时间的推移呈指数级增长。大数据技术可以定义为一种软件工具，用于分析、处理和提取极其复杂和庞大的数据集，而传统管理工具无法处理这些数据。

2）大数据技术有哪些类型？

大数据技术大致分为两类。

⒈运营型大数据技术

运营大数据技术指的是每天产生的数据量，例如在线交易、社交媒体或来自特定公司的任何信息，用于基于大数据技术的软件进行分析。它作为原始数据提供大数据分析技术。运营大数据技术的少数案例包括跨国公司管理、亚马逊、Flipkart、沃尔玛、电影、航班、铁路等在线票务信息。

⒉分析型大数据技术

分析大数据技术涉及大数据技术的高级调整，比运营型大数据复杂。此类别包括对大数据的真实分析，这对业务决策至关重要。该领域的一些示例包括股票营销、天气预报、时间序列和医疗记录分析。

3）TOP 5 大数据技术

1.Hadoop 生态系统

Hadoop 框架的开发目的是在分布式数据处理环境中使用简单的编程模型存储和处理数据。可以存储和分析不同高速和低成本机器上的数据。过去企业广泛采用 Hadoop 作为大数据技术来满足其数据仓库需求，这一趋势似乎在未来将继续发展。

2.人工智能

人工智能是一种计算机技术，用于开发能够执行通常需要人类智能的不同任务的智能机器。从苹果的 Siri 到自动驾驶汽车，人工智能正在快速发展。作为一门跨学科的科学分支，它考虑了多种方法，例如增加机器学习和深度学习，以在大多数技术行业中实现显著转变。人工智能正在彻底改变现有的大数据技术。

3. NoSQL 数据库

NoSQL 在数据库中包含各种不同的大数据技术，这些技术旨在设计现代应用程序。它展示了一个非 SQL 或非关系型数据库，提供了一种数据采集和恢复方法。它存储非结构化数据并在处理各种数据类型的同时提供更快的性能和灵活性。它默认使用与数据库不同的数据结构，加快了 NoSQL 计算。Facebook、谷歌、Twitter 和类似的公司每天存储 TB 级的用户数据。

4. R 编程

R 是开源大数据技术和编程语言之一。免费软件广泛用于统计计算、可视化、Eclipse、Visual Studio 等统一开发环境的辅助通信。据专家称，它一直是世界领先的语言，该系统还被数据挖掘者和统计学家广泛用于开发统计软件和主要的数据分析。

5. 数据湖

数据湖是指一个统一的存储库，用于存储所有级别的结构化和非结构化数据的所有数据格式。数据可以在积累过程中按原样保存，无需转换为结构化数据。它可以实时执行从仪表板和数据可视化到大数据转换的多种类型的数据分析，以更好地干扰业务。

使用数据湖的企业在竞争中保持领先地位，并通过新的日志文件源、来自社交媒体的数据和点击流进行新的分析，例如机器学习。这种大数据技术帮助企业通过了解和接触客户、维持生产力、主动设备维护和熟悉决策来更好地应对业务增长机会。

4）新兴的大数据技术

1. TensorFlow

TensorFlow 为研究人员提供了一个强大、可扩展的资源、工具和库生态系统，使他们能够快速创建和部署强大的机器学习应用程序。

2. Apache Beam

Apache Beam 提供紧凑的 API 布局，以通过各种执行引擎或运行器创建复杂的并行数据处理管道。

3. Docker

Docker 是大数据工具之一，可以简化容器应用程序的开发、部署和运行。容器帮助开发人员将应用程序与他们需要的所有组件堆叠起来，比如库和其他依赖项。

4. Apache Airflow

Apache Airflow 是一个用于管理数据管道的流程管理和调度系统。Airflow 利用由 DAG（有向无环图）任务组成的作业工作流。工作流的代码描述可以轻松管理、验证和版本化大量数据。

5. Kubernetes

Kubernetes 是 Google 开发的用于与供应商无关的集群和容器管理的大数据开源工具之一。它通过主机集群为容器系统的自动化、部署、升级和执行提供了一个平台。

6. 区块链

区块链是一项大数据技术，它在数字比特币中具有独特的数据安全特性，因此在事实写入后不会被删除或修改。这是一个高度安全的环境，是烘焙、金融、保险、医疗和零售等各个行业众多大数据应用程序的绝佳选择。

结论

总而言之，随着现有大数据技术的更多应用，以及与大数据安全、云集成、数据挖掘等相关的更新解决方案的推出，大数据仍在快速增长。