今天，我们生活在数字时代，公司每天都会产生和处理大量的数据。“大数据”一词描述了这种大量结构化和非结构化数据的集合，随着数字化程度的提高，这些数据将继续呈指数级增长。然而，由于大数据的庞大数量和复杂性，传统的数据处理软件无法处理并从数据中提取有用的信息。这就是为什么现在的企业都在转向大数据技术。随着大数据技术的出现，公司现在能够存储、处理和分析大量数据，以便发现相关信息。展望2025年，好消息是有许多可靠的大数据技术可供选择。现在的问题是，这些技术中哪一种最有前途？哪些大数据工具能给你带来实实在在的好处？

为了选择最合适的大数据技术，回顾和比较其特点是很重要的。鉴于此，我们将重点介绍即将改变技术领域的顶级大数据技术。在本文中，我们将深入研究大数据的世界，并探索2024年您需要关注的顶级大数据技术列表。此外，我们还将讨论不同大数据技术的特点以及利用这些技术的公司。

在深入研究这些技术之前，让我们先清楚地了解一下什么是大数据技术。

什么是大数据技术？

“大数据”这个词已经流行多年了。“大数据”指的是信息量大、速度快、种类多的信息资产，这些信息资产需要具有成本效益的创新方法来处理数据，以增强洞察力和决策能力，而不是传统的数据处理方法。因此，企业正在采用大数据技术，以获得更多的洞察力，做出更有利可图的决策。大数据技术被定义为主要用于分析、处理和提取传统数据处理技术无法处理的结构极其复杂的大型数据集信息的软件实用程序。

大数据技术的出现开始弥合传统数据技术（如RDBMS、文件系统等）与快速增长的数据和业务需求之间的差距。本质上，这些技术结合了用于存储、检查、重构、分析和评估数据的特定数据框架、方法、工具和技术。这些海量的实时数据需要通过大数据处理技术进行分析，从而得出有助于降低未来风险的结论和预测。这种能力在互联网时代变得越来越重要。

大数据技术的类型

总的来说，大数据技术可以分为两大类：

1. 运营大数据技术

运营大数据是指我们从日常活动中产生的所有数据，如互联网交易、社交媒体平台或来自特定公司的任何信息。这些数据作为原始数据，由运营大数据技术进行分析。运营大数据技术的一些例子包括：

（1）在线订票系统，如火车、航班、公共汽车、电影等。

（2）在Flipkart, Amazon, Myntra等电子商务网站进行网上交易或购物。

（3）来自社交网站的在线数据，如Instagram, Facebook, Messenger, Whatsapp等。

（4）跨国公司的员工数据或高管详细信息。

2. 分析大数据技术

分析大数据可以看作是大数据技术的一种改进型，比运营大数据更为复杂。分析大数据通常用于涉及绩效指标，以及需要根据运营大数据分析生成的报告做出关键业务决策的情况。因此，这种类型的大数据技术适用于分析与业务决策相关的大数据。分析大数据技术的一些例子包括：

（1）股票市场数据

（2）天气预报资料

（3）医疗记录使医生能够监测病人的健康状况

（4）维护空间任务数据库，其中关于任务的每一个细节都很重要

最近，许多大数据技术对市场和IT行业产生了影响。它们可以分为四大类。

现在，让我们用事实和特征来研究这些类别下的技术，以及使用它们的公司。

数据存储

通常，这种类型的大数据技术包括允许获取、存储和管理数据的基础设施，并且旨在处理大量数据。各种软件程序能够快速地访问、使用和处理收集到的数据。使用最广泛的大数据技术包括：

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源的、基于java的框架，用于存储和处理大数据，由Apache软件基金会开发。本质上，它提供了一个分布式存储平台，并使用MapReduce编程模型处理大数据。Hadoop框架被设计为自动处理硬件故障，因为它们经常发生。Hadoop框架由Hadoop HDFS （Distributed File System）、Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator）、Hadoop MapReduce、Hadoop Common和Hadoop Ozone五个模块组成。

使用Hadoop的公司：LinkedIn、Intel、IBM、MapR、Facebook、Microsoft、Hortonworks、Cloudera等。

主要特点：

（1）分布式文件系统HDFS 可以实现节点间的快速数据传输。

（2）HDFS是一个基本的弹性文件系统。在Hadoop中，存储在一个节点上的数据也会被复制到集群的其他节点上，以防止在硬件或软件故障时数据丢失。

（3）Hadoop是一种廉价、容错且极其灵活的框架，能够存储和处理任何格式（结构化、半结构化或非结构化）的数据。

（4）MapReduce是Hadoop内置的批处理引擎，它将大型计算拆分到多个节点，以确保最佳性能和负载均衡。

2. MongoDB

MongoDB是一个开源、跨平台、面向文档的数据库，旨在存储和处理大量数据，同时提供高可用性、高性能和可扩展性。由于MongoDB不以表的形式存储或检索数据，因此它被认为是NoSQL数据库。作为数据存储领域的新进入者，MongoDB由于其面向文档的NoSQL特性、分布式键值存储和Map Reduce计算能力而非常受欢迎。它被DB-Engines评为“年度数据库管理系统”，这并不奇怪，因为NoSQL数据库比传统的RDBMS更擅长处理大数据。

使用MongoDB的公司：MySQL、Facebook、eBay、MetLife、Google、Shutterfly、Aadhar等。

主要特点：

（1）它与Ruby、Python和JavaScript等语言无缝集成；这种无缝集成促进了高编码速度。

（2）MongoDB数据库将数据存储在JSON文档中，它提供了一个丰富的数据模型，可以毫不费力地映射到本地编程语言。

（3）MongoDB具有传统RDBMS所不具备的一些特性，如动态查询、二级索引、富更新、排序和易于聚合。

（4）在基于文档的数据库系统中，相关数据存储在单个文档中，因此可以比传统的关系数据库更快地运行查询，在传统的关系数据库中，相关数据存储在多个表中，然后使用连接进行连接。

3. RainStor

RainStor是RainStor公司开发的管理和分析大数据的数据库管理系统。为了简化供参考的大量数据的存储，使用了重复数据删除技术。由于它能够对大量信息进行排序和存储以供参考，因此它消除了重复文件。此外，它还支持云存储和多租户。RainStor数据库产品有两个版本：Hadoop上的大数据保留和大数据分析，可以实现高效的数据管理，加速数据分析和查询。

使用RainStor的公司：巴克莱银行、Reimagine Strategy、瑞士信贷等。

主要特点：

（1）借助RainStor，大型企业可以以最低的总成本管理和分析大数据。

（2）企业数据库建立在Hadoop上，以支持更快的分析。

（3）它允许您使用SQL查询和MapReduce运行更快的查询和分析，从而使结果速度提高10-100倍。

（4）RainStor提供最高的压缩级别。与原始数据相比，数据被压缩了40倍或更多。

4. Cassandra

Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以对多组实时数据进行深入分析。它支持高可伸缩性和可用性，而不会影响性能。为了与数据库交互，它使用CQL。在云基础设施或商用硬件上具有可伸缩性和容错性，这是关键任务数据处理的理想平台。作为主要的大数据工具，它支持所有类型的数据格式，包括结构化、半结构化和非结构化。

使用Cassandra的公司：Facebook、GoDaddy、Netflix、GitHub、Rackspace、Cisco、Hulu、eBay等。

主要特点：

（1）Cassandra的去中心化架构防止了集群内的单点故障。

（2）数据敏感性使Cassandra适用于无法承受数据丢失的企业应用程序，即使在整个数据中心出现故障时也是如此。

（3）ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）都由Cassandra支持。

（4）它允许Hadoop与MapReduce集成。它还支持Apache Hive和Apache Pig。

由于其可扩展性，Cassandra可以根据需要扩展以容纳更多的客户和更多的数据。

数据挖掘

数据挖掘是从原始数据中提取有用信息并进行分析的过程。在许多情况下，原始数据非常大，高度可变，并且不断以速度流传输，如果没有特殊技术，数据提取几乎是不可能的。在数据挖掘中使用最广泛的大数据技术有：

5. Presto

Presto是由Facebook开发的一个开源SQL查询引擎，可以对大量数据进行交互式查询分析。这个分布式搜索引擎支持对各种大小的数据源进行快速分析查询。有了这项技术，就可以在数据所在的位置查询数据，而无需将数据移动到单独的分析系统中。甚至可以在单个查询中查询来自多个数据源的数据。它既支持关系数据源（如PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Amazon Redshift、Teradata等），也支持非关系数据源(如HDFS （Hadoop分布式文件系统)、MongoDB、Cassandra、HBase、Amazon S3等）。

使用Presto的公司：Repro、Netflix、Facebook、Airbnb、GrubHub、Nordstrom、Nasdaq、Atlassian等。

主要特点：

（1）使用Presto，您可以在任何位置查询数据，无论是在Cassandra、Hive、Relational数据库中，还是在专有数据存储中。

（2）使用Presto，可以一次查询多个数据源。这允许您在一个查询中引用来自多个数据库的数据。

（3）它不依赖于MapReduce技术，能够在几秒到几分钟内快速检索数据。查询响应通常在几秒钟内返回。

（4）Presto支持标准的ANSI SQL，使其易于使用。无论您是开发人员还是数据分析师，无需学习专用语言即可查询数据的能力始终是一大优势。此外，它还可以通过JDBC （Java数据库连接）连接器轻松地连接到最常见的BI（商业智能）工具。

6. RapidMiner

RapidMiner是一个先进的开源数据挖掘工具，用于预测分析。它是一个强大的数据科学平台，可以让数据科学家和大数据分析师快速分析数据。除了数据挖掘之外，它还支持部署和操作模型。有了这个解决方案，您将可以访问所有机器学习和数据准备功能，从而对业务运营产生影响。通过为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供统一的环境，它旨在提高各个技能水平的企业用户的生产力。

使用RapidMiner的公司：达美乐披萨、麦金利营销伙伴、Windstream Communications、乔治梅森大学等。

主要特点：

（1）有一个集成的平台用于处理数据、构建机器学习模型和部署它们。

（2）此外，它将Hadoop框架与其内置的RapidMiner Radoop集成在一起。

（3）RapidMiner Studio提供访问、加载和分析任何类型的数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，如文本、图像和媒体。

（4）在RapidMiner中提供自动预测建模。

7. ElasticSearch

Elasticsearch基于Apache Lucene，是一个开源的、分布式的、现代的搜索和分析引擎，允许你搜索、索引和分析所有类型的数据。它的一些最常见的用例包括日志分析、安全智能、操作智能、全文搜索和业务分析。来自各种来源的非结构化数据以一种针对基于语言的搜索进行了高度优化的格式进行检索和存储。用户可以以非常快的速度轻松地搜索和探索大量数据。DB-Engines将Elasticsearch列为顶级企业搜索引擎。

使用ElasticSearch的公司：Netflix, Facebook, Uber, Shopify, linkedin, StackOverflow, GitHub, Instacart等。

主要特点：

（1）使用ElasticSearch，您可以存储和分析高达pb的结构化和非结构化数据。

（2）通过提供简单的RESTful api和无模式JSON文档，Elasticsearch可以轻松地搜索、索引和查询数据。

（3）此外，它还提供了近乎实时的搜索、可扩展的搜索和多租户功能。

（4）Elasticsearch是用Java编写的，这使得它几乎与所有平台兼容。

（5）作为一个与语言无关的开源应用程序，Elasticsearch可以很容易地通过插件和集成来扩展其功能。

（6）提供了几个管理工具、用户界面和应用程序编程接口来完全控制数据、集群操作、用户等。

数据分析

大数据分析包括清理、转换和建模数据，以提取有助于决策过程的基本信息。您可以使用数据分析技术从原始数据中提取有价值的见解。大数据分析工具可以提供的信息包括隐藏模式、相关性、客户偏好和有关市场的统计信息。下面列出了几种您应该熟悉的数据分析技术。

8. Kafka

Apache Kafka是一个流行的开源事件存储和流媒体平台，由Apache软件基金会用Java和Scala开发。该平台被成千上万的组织用于流分析、高性能数据管道、数据集成和关键任务应用程序。它是一个基于发布-订阅者模型的容错消息传递系统，可以处理大量数据。对于实时流数据分析，Apache Kafka可以与Apache Storm和Apache Spark无缝集成。基本上，Kafka是一个用于大规模收集、存储、读取和分析流数据的系统。

使用Kafka的公司：Netflix、高盛、Shopify、Target、思科、Spotify、Intuit、Uber等。

主要特点：

（1）使用Apache Kafka，可伸缩性可以在四个方面实现：事件处理器、事件生产者、事件消费者和事件连接器。这意味着Kafka可以毫不费力地扩展而不需要任何停机时间。

（2）Kafka是非常可靠的，因为它的分布式架构、分区、复制和容错。

（3）您可以以高吞吐量发布和订阅消息。

（4）系统保证零停机，无数据丢失。

9. Splunk

Splunk是一个可扩展的高级软件平台，可以搜索、分析和可视化来自网站、应用程序、传感器、设备等机器生成的数据，以便提供指标、诊断问题并深入了解业务运营。在Splunk中，实时数据被捕获、索引并关联到一个可搜索的存储库中，该存储库可用于生成报告、警报、图表、仪表板和可视化。除了应用程序管理、安全性和合规性，Splunk还提供web分析和商业智能。大数据的出现使Splunk能够从各种来源获取大数据，并对其进行分析。

使用Splunk的公司：摩根大通、联想、富国银行、威瑞森、BookMyShow、达美乐、保时捷等。学习更多的知识。

主要特点：

（1）通过自动化操作、高级分析和端到端集成提高业务性能。

（2）除了JSON和XML等结构化数据格式外，Splunk还可以摄取非结构化的机器数据，如web和应用程序日志。

（3）Splunk对摄取的数据进行索引，以便根据不同的条件进行更快的搜索和查询。

（4）Splunk提供分析报告，包括交互式图形、图表和表格，并允许与其他人共享。

10. KNIME

KNIME是一个免费的开源平台，用于分析、报告和集成大型数据集。除了直观和开放之外，KNIME还积极地融合了新的想法和发展，使理解数据和开发数据科学工作流尽可能容易和可重用组件可访问。KNIME允许用户可视化地创建和设计数据流，有选择地执行分析步骤，并在以后使用交互式视图和小部件分析结果和模型。作为核心版本的一部分，有数百个模块用于集成、数据转换（如过滤器、转换器、拆分器、合并器），以及用于分析、统计、数据挖掘和文本分析的方法。

使用KNIME的公司：Fiserv, Opplane，宝洁，伊顿公司等。

主要特点：

（1）通过其扩展机制添加额外的插件，以扩展功能。

（2）此外，附加的插件提供了图像挖掘、文本挖掘、时间序列分析和网络分析方法的集成。

（3）KNIME工作流可以作为创建报表模板的数据集，这些报表模板可以导出为各种文件格式，包括doc、pdf、ppt、xls等。

（4）此外，KNIME集成了各种开源项目，如来自Spark、Weka、Keras、LIBSVM和R项目的机器学习算法；以及ImageJ、JFreeChart和Chemistry Development Kit。

您可以使用它执行简单的ETL操作。

11. Apache Spark

最重要和最令人期待的技术现在就在眼前——Apache Spark。它是一个支持大数据处理的开源分析引擎。这个平台的特点是内存计算（IMC），可以对任何大小的数据执行快速查询;通用执行模型（GEM），支持广泛的应用程序，以及易于开发的Java、Python和Scala api。这些api可以将分布式处理的复杂性隐藏在简单的高级操作符后面。Spark是由Apache软件基金会引入的，用于加速Hadoop的计算。

使用Presto的公司：亚马逊、甲骨文、思科、Netflix、雅虎、eBay、Hortonworks等。

主要特点：

（1）Spark平台使程序在内存上的执行速度比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上的执行速度比Hadoop MapReduce快10倍。

（2）使用Apache Spark，您可以运行一系列工作负载，包括机器学习、实时分析、交互式查询和图形处理。

（3）Spark在Java、Scala、Python和R语言中提供了方便的开发接口，用于处理大型数据集。

（4）Spark中包含了许多高级库，例如对SQL查询、机器学习、流数据和图形处理的支持。

数据可视化

数据可视化是一种通过图形表示将数据可视化的方法。数据可视化技术利用图形、图表和地图等可视化元素，提供一种查看和解释数据中的趋势、模式和异常值的简单方法。数据被处理成图形插图，使人们能够在几秒钟内掌握大量信息。下面是一些顶级的数据可视化技术。

12. Tableau

在商业智能和分析行业，Tableau是增长最快的数据可视化工具。它使用户可以轻松地创建图形、图表和仪表板，用于可视化和分析数据，从而帮助他们推动业务向前发展。使用该平台，可以快速分析数据，从而生成显示结果的交互式仪表板和工作表。使用Tableau，用户能够处理实时数据集，获得有价值的见解并增强决策。你不需要任何编程知识来开始；即使没有相关经验的人也可以立即使用Tableau创建可视化。

使用Tableau的公司：Accenture、Myntra、耐克、Skype、可口可乐、Wells Fargo、Citigroup、Qlik等

主要特点：

（1）在Tableau中，用户可以轻松地以条形图、饼图、直方图、树状图、方框图、甘特图、项目符号图和其他工具的形式创建可视化。

（2）Tableau支持广泛的数据源，包括本地文件、CSV、文本文件、Excel、电子表格、关系和非关系数据库、云数据和大数据

（3）Tableau的一些重要功能包括数据混合和实时分析。

（4）它允许以仪表板、表格等形式实时共享数据。

13. Plotly

Plotly是一个Python库，用于促进大数据的交互式可视化。这个工具可以更快速有效地创建高级图形。Plotly有许多优点，包括用户友好、可扩展性、降低成本、尖端分析和灵活性。它提供了更丰富的库和api集，包括Python, R, MATLAB, Arduino, Julia等。它可以在Jupyter笔记本和Pycharm中交互使用，以创建交互式图形。使用Plotly，我们可以包含交互功能，如按钮、滑块和下拉菜单，以在图形上显示不同的透视图。

使用Plotly的公司：Paladins、Bitbank等。

主要特点：

（1）Plotly的一个独特之处在于它的交互性。用户可以与显示的图表进行交互，提供增强的讲故事体验。

（2）就像在纸上画画，你可以画任何你想画的东西。与Tableau等其他可视化工具相比，Plotly可以完全控制绘制的内容。

（3）除了Seaborn和Matplotlib图表，Plotly还提供了广泛的图形和图表，如统计图表，科学图表，金融图表，地理地图等。

（4）此外，Plotly还提供了广泛的AI和ML图表，可以让您加强机器学习游戏。

结论

总的来说，大数据的未来看起来很有希望。大数据技术时代催生了各种新的创新，随着行业需求的增加，这些创新很可能会受到欢迎。这些创新将成为商业发展的催化剂。

在本文中，我们看到了大量的大数据技术，包括Apache Hadoop、Apache Spark、MongoDB、Cassandra、Plotly，以及更多有助于存储、挖掘、分析和可视化大数据的技术。然而，在确定大数据工具或技术之前，进行彻底的研究是很重要的，因为每种工具或技术都有自己独特的功能，可以应用于特定的业务。为了充分利用市场上可用的大数据技术，确定您的组织面临的问题类型是至关重要的。这是你的机会，根据你的要求，采取你想要的行动。希望本文能够帮助读者了解大数据技术，而不会迷失方向。

本文转载自 你必须知道的顶级大数据技术- 雪兽软件

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