大数据存在哪些技术

随着云时代的到来，大数据吸引了越来越多的人的注意。 大数据还需要特殊的技术进行处理。 今天编辑将带您了解大数据的技术清单。

  1.HadoopMapReduce

  思维方式改变的催化剂是大量新技术的诞生，这些新技术可以应对大数据分析带来的三个V挑战。  Hadoop根植于开放源代码社区，目前是大数据平台中使用最广泛的技术，尤其是对于文本，社交媒体订阅和视频等非结构化数据。 除了分布式文件系统，用于大型数据集处理的MapReduce体系结构还随Hadoop一起提供。 根据权威报告，许多公司已开始使用或评估Hadoop技术作为其大数据平台的标准。

  2.NoSQL数据库

  在我们生活的时代，一些新技术仍在相对稳定的数据库市场中涌现，它们将在未来几年中发挥作用。 实际上，NoSQL数据库本身包含基于广泛派系的多种技术。 通常，他们关注关系数据库引擎的局限性，例如索引，流媒体和高流量网站服务。 在这些领域，NoSQL比关系数据库引擎有效得多。

  3.记忆分析

  随着数据中心中使用越来越便宜的内存，如何最大程度地利用这一优势来优化软件已成为一个关键问题。 凭借其实时和高性能功能，内存分析已成为大数据分析时代的“新宠”。 如何将大数据转化为最佳见解，也许是内存分析就是答案。 在大数据的背景下，用户和IT提供商应将其视为长期发展的技术趋势。

  4.综合设备

  随着数据仓库设备的出现，商业智能和大数据分析的潜力也得到了激发。 许多公司将利用新数据仓库技术的优势来增强竞争力。 该集成设备集成了企业的数据仓库硬件和软件，提高了查询性能，扩展了存储空间，并获得了更多的分析功能，并可以提供与传统数据仓库系统相同的优势。 在大数据时代，集成设备将成为企业应对数据挑战的重要工具。