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1.數(shù)據(jù)存儲
處理數(shù)據(jù)存儲的大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠獲取、存儲和管理大數(shù)據(jù)。它由允許用戶存儲數(shù)據(jù)以便于訪問的基礎(chǔ)設(shè)施組成。大多數(shù)數(shù)據(jù)存儲平臺與其他程序兼容。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)開源軟件平臺,在硬件集群上的分布式計(jì)算環(huán)境中存儲和處理大數(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,可用于存儲大量數(shù)據(jù)。使用鍵值對(數(shù)據(jù)的基本單位),MongoDB 將文檔分類到集合中。它用 C、C++ 和 JavaScript 編寫,并且是最流行的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫之一,因?yàn)樗梢暂p松管理和存儲非結(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。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。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)開源查詢引擎,最初由 Facebook 開發(fā),用于對其大型數(shù)據(jù)集運(yùn)行分析查詢。現(xiàn)在,它被廣泛使用。Presto 上的一個(gè)查詢可以組合來自組織內(nèi)多個(gè)來源的數(shù)據(jù),并在幾分鐘內(nèi)對其進(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)是用戶使用 Apache Spark 和 Splunk 等工具執(zhí)行算法、模型和預(yù)測分析的地方。
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)存取存儲器(RAM),而不是通過 MapReduce 分批存儲和處理。Spark 支持各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)和查詢。
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)營建議的技能 —— 用簡單的圖表講述一個(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,允許用戶實(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)分享這些見解??梢允褂貌樵兣渲脠D表、圖形和儀表板,例如通過社交媒體分析監(jiān)控每周品牌參與度。
閱讀原文:http://www.brains-tank.com/news/23430_60.html
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