随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多人的关注。而大数据也是需要特殊的技术进行处理的,今天千锋小编就带大家看一看关于大数据的技术盘点。
HadoopMapReduce
思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生,它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区,Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术,特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。除分布式文件系统之外,伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示,许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。
NoSQL数据库
我们生活的时代,相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术,而且在未来几年,它们会发挥作用。事实上,NoSQL数据库在一个广义上派系基础上,其本身就包含了几种技术。总体而言,他们关注关系型数据库引擎的限制,如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域,相较关系型数据库引擎,NoSQL的效率明显更高。
内存分析
随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中,如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。内存分析以其实时、高性能的特性,成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力,也许内存分析就是答案。大数据背景下,用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。
集成设备
随着数据仓库设备的出现,商业智能以及大数据分析的潜能也被激发出来,许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争力。集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起,提升查询性能、扩充存储空间并获得更多的分析功能,并能够提供同传统数据仓库系统一样的优势。在大数据时代,集成设备将成为企业应对数据挑战的一个重要利器。
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