大数据是什么 | What's the Big Data?

大数据技术概述

大数据时代的到来使得与之相关的技术岗位变得尤为重要。大数据是指体量庞大、来源多样、结构复杂且需要高效处理的数据集合。了解大数据技术对企业数据应用至关重要。本文将通过编程语言、采集技术、存储计算、分析平台、处理架构、数据库技术和处理平台等方面介绍大数据技术。

大数据编程语言

在大数据领域，Python、C、C++、SQL是最常用的编程语言，其中Python尤为受欢迎。

大数据采集技术

数据采集技术关注于从外部互联网和内部企业管理软件获取数据，利用爬虫、ETL等方法进行数据抽取和处理。

数据存储与计算

存储与计算技术涉及MySQL、neo4j、Hadoop等不同技术，用于存储关系型数据、图数据库和批量非结构化数据。

数据分析平台与工具

数据分析平台包括分布式学习、机器学习工具集和图挖掘工具等。

大数据处理架构

处理架构面临结构化与非结构化数据的挑战，Lambda架构和Kappa架构是处理这些数据的常见体系结构。

数据库技术

关系型数据库RDBMS和非关系型数据库NoSQL是主要的数据库技术，其中NoSQL因其高扩展能力在大数据处理中广受欢迎。

新型数据库如Amazon的Dynamo、谷歌的Big table、MongoDB和Neo4j具有不同的特点，满足大数据处理需求。NewSQL则是一类新式的关系型数据库管理系统，如Ocean Base，它结合了NoSQL的扩展性与关系型数据库的特性。

大数据处理平台

Hadoop和Spark是两种知名的大数据处理平台，Hadoop擅长分布式存储和处理数据，而Spark则以其内存计算框架和支持多种数据处理方式而著称。

结论

大数据技术范围广泛，包含数据采集、存储、处理、分析、可视化、安全等多个方面。掌握这些技术有助于企业在数字化转型中保持活力，提高效率和竞争力。

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文章来源：

老司机聊数据

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