十大最热门的大数据技术

　本文摘要：随着大数据分析市场的较慢渗透到各行业务，哪些大数据技术是刚刚须要?哪些技术有很大的潜在价值? 根据弗雷斯特研究公司公布的指数，这里得出最冷的十个大数据技术： 预测分析：随着现在硬件和软件解决方案的成熟期，许多公司利用大数据技术来搜集海量数据、训练模型、优化模型，并公布预测模型来提升业务水平或者防止风险; NoSQL数据库：非关系型数据库还包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库; 搜寻和科学知识找到：反对信息的

随着大数据分析市场的较慢渗透到各行业务，哪些大数据技术是刚刚须要?哪些技术有很大的潜在价值?　　根据弗雷斯特研究公司公布的指数，这里得出最冷的十个大数据技术：　　预测分析：随着现在硬件和软件解决方案的成熟期，许多公司利用大数据技术来搜集海量数据、训练模型、优化模型，并公布预测模型来提升业务水平或者防止风险;　　NoSQL数据库：非关系型数据库还包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;　　搜寻和科学知识找到：反对信息的自动提取，可以从多数据源洞察结构化数据和非结构化数据;　　流式分析：软件可以对多个低吞吐量的数据源展开动态的清除、单体和分析;　　内存数据结构：通过动态随机内存采访(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统获取海量数据的较低延时采访和处置;　　分布式存储系统：分布式存储是指存储节点小于一个、数据留存多副本以及高性能的计算出来网络;　　数据可视化：数据可视化技术是所指对各类型数据源(还包括Hadoop上的海量数据以及动态和相似动态的分布式数据)展开表明;　　数据统合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件展开业务数据统合;　　数据预处理：数据统合是所指对数据源展开清除、剪裁，并分享多样化数据来减缓数据分析;　　数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集展开数据校验，除去非法数据，重构缺陷。

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