點(diǎn)擊藍(lán)字可以直接免費(fèi)咨詢(xún)關(guān)于大數(shù)據(jù)課程相關(guān)輔導(dǎo)，讓你的留學(xué)生涯更加通暢！

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠獲取、存儲(chǔ)和管理大數(shù)據(jù)。它由允許用戶(hù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以便于訪問(wèn)的基礎(chǔ)設(shè)施組成。大多數(shù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)與其他程序兼容。兩個(gè)常用的工具是 Apache Hadoop 和 MongoDB。

Apache Hadoop：Apache 是應(yīng)用最廣泛的大數(shù)據(jù)工具。它是一個(gè)開(kāi)源軟件平臺(tái)，在硬件集群上的分布式計(jì)算環(huán)境中存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)。這種分布式允許更快的數(shù)據(jù)處理。該框架旨在減少錯(cuò)誤或故障、具有可擴(kuò)展性并處理所有數(shù)據(jù)格式。

MongoDB：MongoDB 是一個(gè) NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，可用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。使用鍵值對(duì)(數(shù)據(jù)的基本單位)，MongoDB 將文檔分類(lèi)到集合中。它用 C、C++ 和 JavaScript 編寫(xiě)，并且是最流行的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)之一，因?yàn)樗梢暂p松管理和存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘從原始數(shù)據(jù)中提取有用的模式和趨勢(shì)。Rapidminer 和 Presto 等大數(shù)據(jù)技術(shù)可以將非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信息。

Rapidminer：Rapidminer 是一種可用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)挖掘工具。它將處理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以及構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型這兩個(gè)角色作為優(yōu)勢(shì)。端到端模型允許這兩個(gè)功能在整個(gè)組織中產(chǎn)生影響。

Presto：Presto 是一個(gè)開(kāi)源查詢(xún)引擎，最初由 Facebook 開(kāi)發(fā)，用于對(duì)其大型數(shù)據(jù)集運(yùn)行分析查詢(xún)。現(xiàn)在，它被廣泛使用。Presto 上的一個(gè)查詢(xún)可以組合來(lái)自組織內(nèi)多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，并在幾分鐘內(nèi)對(duì)其進(jìn)行分析。

3.數(shù)據(jù)分析

在大數(shù)據(jù)分析中，技術(shù)用于清理數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可用于推動(dòng)業(yè)務(wù)決策的信息。這一步(在數(shù)據(jù)挖掘之后)是用戶(hù)使用 Apache Spark 和 Splunk 等工具執(zhí)行算法、模型和預(yù)測(cè)分析的地方。

Apache Spark：Spark 是一種流行的大數(shù)據(jù)分析工具，因?yàn)樗谶\(yùn)行應(yīng)用程序時(shí)快速高效。它比 Hadoop 更快，因?yàn)樗褂秒S機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)，而不是通過(guò) MapReduce 分批存儲(chǔ)和處理。Spark 支持各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)和查詢(xún)。

Splunk：Splunk 是另一種流行的大數(shù)據(jù)分析工具，用于從大型數(shù)據(jù)集中獲取洞察。它能夠生成圖形、圖表、報(bào)告和儀表板。Splunk 還使用戶(hù)能夠?qū)⑷斯ぶ悄?AI)納入數(shù)據(jù)結(jié)果中。

4.數(shù)據(jù)可視化

最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)可用于從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。在面向數(shù)據(jù)的角色中，數(shù)據(jù)可視化是一項(xiàng)有益于向利益相關(guān)者展示業(yè)務(wù)盈利能力和運(yùn)營(yíng)建議的技能 —— 用簡(jiǎn)單的圖表講述一個(gè)有影響力的故事。

Tableau：Tableau 是數(shù)據(jù)可視化中非常流行的工具，因?yàn)樗耐戏沤缑媸蛊湟子趧?chuàng)建餅圖、條形圖、箱線圖、甘特圖等。它是一個(gè)安全的平臺(tái)，允許用戶(hù)實(shí)時(shí)共享可視化效果和儀表板。

Looker：Looker 是一種商業(yè)智能(BI)工具，用于理解大數(shù)據(jù)分析，然后與其他團(tuán)隊(duì)分享這些見(jiàn)解。可以使用查詢(xún)配置圖表、圖形和儀表板，例如通過(guò)社交媒體分析監(jiān)控每周品牌參與度。