文章发表于2025-04-29 09:23:50，归属【科技前沿】分类，已有284人阅读
你可以借助这四类技术来利用大数据。深入了解每一类技术，以及与之搭配使用的工具，以便有效地管理大数据。
随着亚马逊、Meta 和谷歌等科技公司不断发展并融入我们的生活，它们利用大数据技术来监控销售情况、提高供应链效率和客户满意度，并预测未来的业务成果。数据生成正呈指数级增长，据 Statista 估计，到 2028 年，全球数据创建量将增长至 394 ZB。每一ZB相当于一万亿GB。
大数据技术是用于管理各类数据集并将其转化为商业洞察的软件工具。在数据科学领域的职业中，比如大数据工程师，会运用复杂的分析方法来评估和处理海量数据。
进一步了解大数据技术的四类技术，以及可用于利用这些技术的工具。
大数据技术的四类技术
大数据技术通常主要分为四类：数据存储、数据挖掘、数据分析和数据可视化。每一类都使用特定的工具，并且根据所需的大数据技术类型，你需要为自己的业务需求选择合适的工具。
1. 数据存储
大数据技术涉及数据存储，能够获取、存储和管理大数据。它包含的基础设施使用户能够方便地存储数据。大多数数据存储平台都与其他程序兼容。两种常用的工具是 Apache Hadoop 和 MongoDB。
Apache Hadoop：Apache 是使用最为广泛的大数据工具。它是一个开源软件平台，可在跨硬件集群的分布式计算环境中存储和处理大数据。这种分布式处理方式使得数据处理速度更快。该框架有助于减少错误或故障，具备可扩展性，并且能够处理所有数据格式。
MongoDB：MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，可用于存储大量数据。MongoDB 使用键值对（数据的基本单位）将文档分类到集合中。它由 C、C++ 和 JavaScript 编写而成，是最受欢迎的大数据数据库之一，因为它能够轻松管理和存储非结构化数据。
2. 数据挖掘
数据挖掘是从原始数据中提取有用的模式和趋势。像 Rapidminer 和 Presto 这样的大数据技术能够将非结构化和结构化数据转化为可用信息。
Rapidminer：Rapidminer 是一种数据挖掘工具，可用于构建预测模型。它将处理数据以及构建机器学习和深度学习模型这两个功能作为自身优势。这种端到端的模型允许这两个功能在整个组织中发挥作用。
Presto：Presto 是一种开源查询引擎，最初由 Facebook 开发，用于对其大型数据集运行分析查询。现在，它已被广泛使用。在 Presto 上的一次查询可以整合来自一个组织内多个来源的数据，并在几分钟内对这些数据进行分析。
3. 数据分析
你可以使用大数据分析工具来清理数据，并将其转化为能够驱动业务决策的信息。这一步（在数据挖掘之后）是用户使用诸如 Apache Spark 和 Splunk 等工具执行算法、模型和预测分析的环节。
Apache Spark：Spark 是一种流行的用于数据分析的大数据工具，因为它在运行应用程序时速度快且效率高。它比 Hadoop 更快，因为它使用随机存取存储器（RAM），而不是通过 MapReduce 以批处理的方式进行存储和处理 。Spark 支持各种各样的数据分析任务和查询。
Splunk：Splunk 是另一种流行的大数据分析工具，用于从大型数据集中获取见解。它能够生成图表、图形、报告和仪表板。Splunk 还使用户能够将人工智能（AI）融入数据结果中。
4. 数据可视化
最后，你可以使用大数据技术从数据中创建令人惊叹的可视化效果。在以数据为导向的工作岗位中，数据可视化是一项技能，有助于向利益相关者展示关于业务盈利能力和运营的建议。
Tableau：Tableau 是数据可视化领域中非常受欢迎的工具，因为它的拖放界面使得创建饼图、条形图、甘特图等变得很容易。它是一个安全的平台，允许用户实时共享可视化效果和仪表板。
Looker：Looker 是一种商业智能（BI）工具，用于理解大数据分析并与其他团队分享见解。你可以配置图表、图形、仪表板和其他数据可视化内容，比如通过社交媒体分析来监控每周的品牌参与度。