苹果和亚马逊等科技巨头正在使用一种名为大数据技术的特定机制，在我们的日常生活中与我们无缝集成。该技术用于管理销售，提高供应链效率，并预测未来结果以进行运营分析。大数据基本上可以与两种技术一起使用，这两种技术又分为四个重要部分。

什么是大数据技术？

大数据技术是指用于管理数据集类型并将其转化为企业有用数据的软件工具。该技术从包含复杂结构的庞大数据集中分析、处理和提取有价值的信息。大数据技术与机器学习（ML）、人工智能（AI）和物联网（IoT）等新兴和最新技术有着广泛的联系。

大数据技术的应用

大数据技术在不同领域有着广泛的应用。一些公认的应用领域包括：

• 医疗保健：大数据技术用于分析患者的数据，以个性化医疗计划。它还为疾病爆发提供预测分析，并有效地制定治疗计划，以有效优化医疗保健运营。
• 金融：这项技术为金融领域的欺诈检测提供了宝贵的见解。它还为目标市场提供了客户细分。
• 电子商务：大数据技术为个性化购物体验提供了有价值的推荐引擎。
• 教育：这项技术有助于为个性化教育创建自适应学习平台，并提供对学生表现分析的见解。
• 零售：大数据技术帮助零售商进行客户行为分析，以进行个性化营销。它还侧重于基于市场趋势的库存管理和价格优化技术。

大数据技术的类型

大数据技术主要分为两类：运营大数据技术和分析大数据技术。

运用大数据技术

这种大数据技术侧重于人们用来处理的数据。通常，运营大数据包括在线交易、社交媒体平台和来自任何特定组织的数据。运营分析的好处是使用基于大数据技术的软件进行分析。这些数据也可以称为原始数据，用作几种分析大数据技术的输入。

运用大数据技术的一些例子包括：

• Facebook和Instagram等社交媒体平台上的数据
• 在线订票系统

分析大数据技术

分析型大数据是大数据技术的增强版本。与运营大数据相比，这种大数据技术是复杂的。分析性大数据主要用于使用绩效指标，并根据分析运营分析创建的报告做出重要业务决策的情况。这意味着对大数据的调查对商业决策很重要。

分析大数据技术的一些例子包括：

• 股票营销数据
• 医疗健康记录

顶级大数据技术

1、Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源框架，用于通过简单的编程模型进行分布式存储和广泛的数据集处理。它包括用于跨多台机器存储数据的HDFS和用于数据处理的MapReduce编程模型。Hadoop的架构允许它从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都能够进行本地计算和存储。作为大数据领域的基石技术，Hadoop有效地管理了大量的结构化和非结构化数据，使其成为处理大规模数据处理任务的重要工具。

2、Apache Spark

Apache Spark是一个开源的统一分析引擎，以其在大数据处理中的速度和易用性而闻名。它提供了内存计算能力，与基于磁盘的Hadoop MapReduce相比，大大提高了大数据处理任务的性能。Spark支持Scala、Java、Python、R等，并为SQL查询、流数据、ML和图处理等操作提供高级API。它的批处理和实时处理能力使其成为大数据生态系统中的通用工具。

3、Apache Kafka

Apache Kafka是一个处理实时数据馈送的分布式事件流平台。Kafka最初由LinkedIn开发，旨在提供高吞吐量、低延迟的数据处理。它用于构建实时数据管道和流媒体应用程序，允许发布-订阅模型，数据生产者将记录发送到Kafka主题，消费者从中读取记录。Kafka强大的基础设施每秒可以处理数百万条消息，非常适合需要实时数据处理的应用程序，如日志聚合、流处理和实时分析。

4、Apache Flink

Apache Flink是一个开源流处理框架，以其处理实时数据流和批处理数据的能力而闻名。它以低延迟和高吞吐量在无界和有界数据流上提供准确、有状态的计算。Flink的复杂功能包括复杂事件处理、机器学习和图形处理能力。其容错和可扩展的架构使其适用于大规模数据处理应用。Flink的高级窗口和状态管理功能对于需要分析连续数据流的应用程序特别有用。

5、谷歌BigQuery

一个完全托管的无服务器数据仓库，利用谷歌的基础设施来促进快速SQL查询。它能够快速有效地查询大型数据集，而无需基础设施管理。BigQuery采用列式存储格式和分布式架构来提供高性能和可扩展性。它与其他谷歌云服务集成，支持实时数据分析，使其成为商业智能、数据分析和机器学习应用程序的重要工具。

6、亚马逊Redshift

一个完全托管的云数据仓库服务，可以使用SQL和商业智能工具轻松分析大型数据集。Redshift的架构专为高性能查询而设计，能够对PB级的结构化和半结构化数据运行复杂的分析查询。它提供了列式存储、数据压缩和并行查询执行等功能，以提高性能。Redshift集成了各种数据源和分析工具，使其成为大数据分析和商业智能的通用解决方案。

7、Snowflake

Snowflake是一个基于云的数据仓库平台，以其可扩展性、性能和易用性而闻名。与传统的数据仓库不同，Snowflake的架构将存储和计算资源分开，允许独立扩展和优化性能。它支持结构化和半结构化数据，为数据查询和分析提供强大的SQL功能。Snowflake的多集群架构确保了高并发性和工作负载管理，使其适用于各种规模的组织。它与各种云服务和数据集成工具的无缝集成增强了其在大数据生态系统中的多功能性。

8、copula

copula是一个由Apache Spark支持的统一数据分析平台，旨在通过统一数据科学、工程和业务来加速创新。它为数据团队在大规模数据处理和机器学习项目上提供了一个协作环境。copula为Apache Spark、交互式笔记本和集成数据工作流提供了优化的运行时，简化了构建和部署数据管道的过程。它处理批处理和实时数据的能力使其成为大数据分析和人工智能驱动应用程序的强大工具。

9、MongoDB

MongoDB是一个NoSQL数据库，以其灵活性、可扩展性和易用性而闻名。它将数据存储在类似JSON的文档中，允许比传统关系数据库更自然、更灵活的数据模型。MongoDB旨在处理大量非结构化和半结构化数据，使其适用于内容管理、物联网和实时分析应用程序。其水平扩展能力和丰富的查询语言支持复杂的数据交互和高性能。

10、Apache Cassandra

Apache Cassandra是一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，旨在管理众多商品服务器上的大量数据，而不会出现单点故障。其分散式架构提供了高可用性和容错性，使其成为关键任务应用程序的理想选择。Cassandra对灵活模式的支持及其管理结构化和半结构化数据的能力允许有效地处理各种数据类型。其线性可扩展性确保了一致的性能，使其适用于实时分析、物联网和在线事务处理等用例。

11、Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的分布式开源搜索和分析引擎。它专为横向可扩展性、可靠性和实时搜索功能而设计。Elasticsearch通常用于日志和事件数据分析、全文搜索和操作分析。其强大的查询功能和RESTful API使集成各种数据源和应用程序变得容易。Elasticsearch经常与Elastic Stack中的其他工具（Elasticsearch、Logstash、Kibana）一起使用，以构建全面的数据分析和可视化解决方案。

12、Tableau

Tableau是一个强大的数据可视化工具，使用户能够有效地理解和解释他们的数据。它提供了一个直观的界面，用于制作交互式、可共享的仪表板，从而能够分析和呈现来自多个来源的数据。Tableau支持广泛的数据连接，并有助于实时数据分析。它的拖放功能确保了所有技术技能水平的用户都可以访问。Tableau将复杂数据转化为可操作见解的能力使其成为商业智能和数据驱动决策不可或缺的资产。

13、TensorFlow

它由谷歌开发，是一个开源的机器学习框架，为创建和部署机器学习模型提供了一个全面的生态系统。它包括各种各样的库、工具和社区资源。TensorFlow支持各种机器学习任务，如深度学习、强化学习和神经网络训练。其灵活的架构允许在从云服务器到边缘设备的各种平台上进行部署。TensorFlow对研究和生产应用的广泛支持使其成为利用机器学习和人工智能技术的组织的首选。

14、Power BI

一种业务分析工具，允许用户可视化和分享从数据中获得的见解。它提供了多种数据可视化选项以及可在多个设备上访问的交互式报告和仪表板。Power BI与众多数据源集成，允许实时数据分析和协作。其用户友好的界面和强大的分析能力适合技术和非技术用户。Power BI与其他微软服务（如Azure和Office 365）的集成增强了其功能和易用性。

15、Looker

Looker是一个现代商业智能和数据分析平台，使组织能够探索、分析和共享实时商业见解。它使用一种独特的建模语言LookML，允许用户在不同的数据源之间定义和重用业务逻辑。Looker提供了一个基于网络的界面，用于创建交互式仪表板和报告，促进协作和数据驱动的决策。其强大的数据探索能力和与各种数据仓库的无缝集成使其成为现代数据分析的多功能工具。

16、Presto

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，专为在任何规模的数据源上执行快速、交互式查询而设计。Presto最初由Facebook开发，支持以各种格式查询数据，包括Hadoop、关系数据库和NoSQL系统。其架构允许并行查询执行，从而实现了高性能和低延迟。Presto处理跨不同数据源的复杂查询的能力使其成为大数据分析的优秀工具，使组织能够快速有效地从数据中获得洞察力。

17、Apache NiFi

一种开源数据集成工具，旨在自动化系统之间的数据流。它具有一个基于web的用户界面，用于创建和管理数据流，允许用户直观地控制数据路由、转换和系统中介逻辑。NiFi的强大框架支持实时数据摄取、流式传输和批处理。其细粒度的数据来源能力确保了端到端的数据跟踪和监控。NiFi的灵活性和易用性适用于从简单的ETL任务到复杂的数据管道的各种数据集成和处理场景。

18、数据机器人

一个自动化构建和部署机器学习模型的企业人工智能平台。它为数据准备、模型训练、评估、部署提供了工具，使具有不同专业水平的用户可以访问它。DataRobot的自动化机器学习功能使组织能够快速开发准确的预测模型，并将其集成到业务流程中。它的可扩展性和对各种算法和数据源的支持使其成为推动人工智能驱动的见解和创新的强大工具。

19、Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）

Hadoop HDFS是Hadoop应用程序使用的核心存储系统，旨在可靠地存储大型数据集，并以高带宽将其流式传输给用户应用程序。它将文件划分为大块，并将其分布在多个集群节点上。每个块在多个节点上复制，以确保容错性。HDFS的架构允许它扩展到数千个节点，提供高可用性和可靠性。它是Hadoop生态系统的基础组件，能够高效存储和访问大数据。

20、Kubernetes

Kubernetes是一个开源的容器编排系统，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。它为弹性运行分布式系统提供了一个强大的平台，具有自动部署、回滚、扩展和监控等功能。Kubernetes抽象了底层基础设施，使开发人员能够专注于构建应用程序而不是管理服务器。它对各种容器运行时和云提供商的支持使其成为在不同环境中部署和管理大数据应用程序的通用工具。

结论

2025年大数据技术的格局是动态的、快速发展的。企业利用这些技术获得竞争优势，从广泛采用基于云的解决方案到机器学习和人工智能的进步。对于旨在推动组织内创新和效率的数据专业人员来说，保持领先于这些趋势至关重要。考虑报名参加数据工程研究生课程，以掌握在这个不断变化的领域脱颖而出所需的技能。