文章发表于2025-08-01 09:24:12，归属【科技前沿】分类，已有105人阅读
大数据技术有助于分析那些传统数据库难以处理的多样化数据集，能助力企业更好、更快地做出决策，并提升运营效率。如今，旨在增强商业智能、处理海量、高速、多样化数据的大数据技术市场正蓬勃发展。本文将探讨不同类型的大数据技术、它们的核心特性以及 2025 年最受欢迎的大数据技术。
什么是大数据技术？
大数据技术是一个广义术语，涵盖了所有用于数据分析、数据处理和数据提取的工具。这些工具能够处理高度复杂的数据结构，高效地发现有用的模式和商业见解。
当与物联网（IoT）、机器学习（ML）和人工智能（AI）等其他智能技术相结合时，它们还能实现实时数据处理。这些工具协同作用，可实现多个目标：
1. 整合：组织需要整合来自各种来源的数据，并将现有信息轻松融入现有结构。大数据技术具备必要的机制，能助力从多个来源有效整合数据，让数据随时可供用户使用。
2. 处理：原始数据除非经过处理以提取可用信息，否则毫无价值。原始数据需要经过清理、整理和准备，以消除冗余和错误。大数据技术能够生成高质量的数据，便于更好地解读和应用。
3. 管理与存储：大数据技术还能确保高效的数据管理和存储，以便在需要时发挥其作用。它们使信息易于访问，方便日后使用。
4. 解决方案：大数据技术有助于解决商业问题，并执行多种操作，包括预测分析、可视化、统计计算、工作流自动化、集群等。
大数据技术的类型
大数据技术大致可分为几种不同类型，它们共同作用，能在整个数据生命周期中执行广泛的操作。
1. 数据存储：数据存储是数据操作的重要方面。一些大数据技术主要负责收集、存储和管理海量信息，以便于访问。
2. 数据挖掘：数据挖掘通过挖掘隐藏的模式和趋势来获取有价值的见解，从而加深理解。数据挖掘工具使用不同的统计方法和算法从未经处理的数据集中发掘可用信息。用于数据挖掘操作的顶级大数据技术包括 Presto、Rapidminer、ElasticSearch、MapReduce、Flink 和 Apache Storm。
3. 数据分析：具备高级分析能力的大数据技术有助于提供信息，为关键的商业决策提供依据，并且可以利用人工智能生成商业见解。
4. 数据可视化：由于大数据技术处理的数据量庞大，包括结构化、半结构化、非结构化数据，且复杂程度各异，因此有必要简化这些信息并使其易于使用。图表、图形和仪表板等可视化数据格式更具吸引力，也更易于理解。
顶级大数据技术
大数据技术领域不断发展，以满足企业的需求，重点在于整合运营和信息处理的关键方面，实现实时处理 —— 无论数据的复杂程度如何。以下是 2025 年应用最广泛的企业级大数据技术：
1. Apache Hadoop。Apache 开发的基于 Java 的开源 Hadoop 框架用于管理大数据。它提供分布式存储基础设施，用于处理大型复杂数据集、应对硬件故障，并使用简单的编程模型处理批量信息。Hadoop 因其可扩展性而备受青睐 —— 它能为从单台服务器到数千台机器的规模提供服务。
以下是其核心特性：
（1）Hadoop 框架的基本弹性文件系统（HDFS）使用分布式集群存储数据，以实现更快的处理。
（2）MapReduce 编程模型通过并行编译能力将大型计算分配到多个节点，并批量处理任务，从而优化性能和负载均衡。
（3）内置的容错机制使其具有高度的灵活性和可靠性。
2. Apache Spark。开源分析引擎 Apache Spark 是大规模分析的首选，80% 的财富 500 强企业都在使用它进行可扩展计算和高性能数据处理。其先进的分布式 SQL 引擎支持自适应查询执行，运行速度比大多数数据仓库更快。它还有一个活跃的开源社区，作为全球用户交流的平台。
以下是其核心特性：
（1）易于与 Tableau、PowerBI、Superset、MongoDB、ElasticSearch 和 SQL Server 等框架集成。
（2）便捷的开发接口支持使用 Java、Python、SQL、R 或 Scala 进行批处理和实时数据流处理。
（3）探索性数据分析（EDA）可以在单模式机器或集群上运行一系列工作负载。
3. MongoDB。MongoDB 被公认为领先的大数据技术之一，它是一个 NoSQL 数据库，有助于利用 AI/ML 模型创造更有意义和更具响应性的客户体验。它结合了数据分层和联合技术以优化存储，并具有原生向量功能，可利用大型语言模型（LLMs）构建智能应用程序。MongoDB 时间序列集合具有成本效益，并且针对分析和物联网应用进行了优化。
以下是其核心特性：
（1）与 100 多种技术无缝集成，实现高效的数据操作，包括 AWS、GoogleCloud、Azure、Vercel 和 Prisma。
（2）富有表现力的、面向开发者的原生查询 API 带来了更高的性能和高效的数据检索。
（3）统一的多样化数据服务简化了 AI 操作和应用驱动的智能。
4. R 语言。R 是一个免费的软件环境，提供高度可扩展的统计和图形技术，用于有效的数据处理和存储。其集成的软件工具套件有助于进行深入分析和数据可视化。它涵盖了广泛的统计技术，包括聚类、分类、时间序列分析、线性和非线性建模等，是数据计算和处理的首选。R 语言是一个经过精心设计的连贯系统，可在 UNIX、Windows、MacOS、Linux 和 FreeBSD 平台上使用。
以下是其核心特性：
（1）提供设计精良的出版级图表和视觉吸引力强的图形技术。
（2）可以被视为与 S 语言类似的统计系统。
（3）简单有效的编程语言模型非常适合计算密集型任务。
5. IBM Blockchain（区块链）。随着加密货币的普及，区块链凭借其去中心化的数据库机制（可防止数据被篡改）成为顶级大数据技术。它是一个分布式账本，有助于实现即时且完全透明的信息共享，确保一个高度安全的生态系统。尽管区块链广泛用于银行、金融服务和保险领域的无欺诈交易，但其他行业也在采用这项技术以实现数据准确性、可追溯性、预测和实时分析。
以下是其核心特性：
（1）不可变的记录无法被篡改或删除，即使是系统管理员也无法做到。
（2）消除了仅限成员的网络中浪费时间的记录对账工作，确保数据机密性。
（3）自动执行嵌入业务条款的智能合约，减少复杂的跨企业业务工作。
6. Presto。这款开源 SQL 查询引擎是用于数据挖掘的顶级大数据技术。它能够高效地结合关系型和非关系型数据源，并运行交互式 / 即席查询以实现极速分析。一些最大的互联网规模公司，包括 Meta、Uber、X 等，都使用 Presto 对其内部数据存储进行交互式查询。它提供单一的 ANSI SQL 接口，可以将整个数据生态系统连接在一起，并大规模解决任何问题。
以下是其核心特性：
（1）内存中分布式 SQL 引擎可以在大规模下可靠运行。
（2）中立管理的开源项目适用于本地部署和云集成。
（3）连接器架构支持在数据存储位置直接查询数据。
7. Elasticsearch。Elasticsearch 基于 Apache Lucene 库，是一个开源的搜索和分析引擎，有助于进行大数据操作。它使用标准的 RESTful API 和 JSON 进行数据搜索、索引和查询。这项技术几乎可以用于所有数据类型，包括数字、文本、结构化、半结构化或非结构化信息。主要用例包括日志监控、基础设施可视化、企业搜索、交互式调查、自动威胁检测、全负载部署等。
以下是其核心特性：
（1）ESRE 整合了 AI 和 LLM 的优势，实现混合搜索。
（2）其强大的设计架构采用了 BKD 树、列存储和带有有限状态转换器的倒置索引。
（3）高效的集群管理每秒可处理数百万个事件。
8. Apache Hive。Apache Hive 是数据仓库的首选，能够高效地存储和处理大型数据集。这个开源框架与 Hadoop 紧密集成，能够进行大规模数据分析，以做出更好、更明智的决策。它提供对存储在 Apache HDFS 或 HBase 中的文件的直接访问，并允许使用 Apache Tez、Apache Spark 或 MapReduce 执行查询。Hive 可以在 CSV/TSV、Apache Parquet 和 Apache ORC 等格式中强加结构。
以下是其核心特性：
（1）增强的支持包括多客户端并发和身份验证。
（2）Hive Metastore 提供了一整套工具生态系统，以实现更好的同步和可扩展性。
（3）提供对 HCatalog（用于存储管理）和 WebHCat（用于元数据操作）的访问。
9. Splunk。Splunk 能够胜任复杂数字基础设施的处理工作，探索数据的深度，并通过全面的可见性、快速检测和调查以及优化的响应来提高数字弹性。它支持构建实时数据应用，无需大规模开发和编程框架，并且包括一套用于机器级智能集成、实时流处理、联合搜索、安全和可观测性等的工具和技术。
以下是其核心特性：
（1）与 1000 多个来源集成，提高了可访问性。
（2）自动化的调查和响应提供了更高水平的安全运营。
（3）提供全栈可见性，同时减少 30% 的加载时间。
10. KNIME。KNIME是一个完整的数据科学平台，有助于创建分析模型、部署工作流、监控见解以及跨不同学科进行协作。低代码 / 无代码界面便于进行复杂分析、工作流自动化、交互式数据可视化和其他数据操作。无需高级编码技能即可轻松使用。KNIME 为用户提供了功能齐全的分析环境，简化了商业数据模型。
以下是其核心特性：
（1）可视化、交互式环境使数据准备更快，分析更深入。
（2）直观的用户界面包含数千个易于理解的节点，用于创建工作流。
（3）开源方法包括与 300 多个数据源和流行的机器学习库集成。
11. Tableau。Tableau 在数据智能和可视化领域是一个常见的名字，作为增长最快的大数据技术之一，它专注于基于 AI 的数据创新。其高度先进的功能包括多行计算、线条模式、个人访问令牌管理控制等。
以下是其核心特性：
（1）内置的视觉最佳实践支持近乎无限的数据探索。
（2）分析平台包括完全集成的 AI/ML 功能，用于视觉叙事和协作。
（3）直观的拖放界面使获取见解和做出决策变得更加容易。
12. Plotly。Plotly 是大数据可视化的顶级平台，拥有顶尖的分析功能、卓越的图表、复杂的数据管道以及友好的 Python 界面，能够轻松与现有 IT 基础设施集成。Plotly 还有助于开发生产级数据应用，以高效运营现代企业。它有一个全面的设计工具包，无需编写 CSS 或 HTML 代码。用户还可以使用现成的模板和简化的布局来轻松排列、设计和定制应用程序。
以下是其核心特性：
（1）基于 Python 的点击界面易于使用。
（2）专门构建的平台使部署和开发可靠且可扩展。
（3）包括全面的支持，提供指导性安装和启用会话。
13. Apache Cassandra。Apache Cassandra 凭借其无主节点混合架构和强大的数据处理能力，有助于管理海量数据。其分布式 NoSQL 数据库提供了灵活的模式定义方法，能够处理不同的数据类型。Cassandra 可以在多台机器上作为一个统一的整体运行，并促进对等节点通信。其自我修复功能增强了它的弹性和性能。
以下是其核心特性：
（1）可快速扩展的云数据库支持多个数据中心。
（2）强大且有弹性的结构提供无限的线性可扩展性。
（3）复制因子支持同一数据有多个副本，确保可靠性和容错性。
14. RapidMiner。RapidMiner 广泛用于数据挖掘和预测分析，是一种流行的大数据技术。其可视化工作流设计器有助于创建引人入胜的数据表示模型，以获得更好的见解，基于项目的框架提供完整的视觉谱系、可解释性和透明度。
以下是其核心特性：
（1）支持完整的分析生命周期，包括 ModelOps、AI 应用构建、数据可视化和探索、协作和治理。
（2）1500 多个内置函数可复制类似代码的控制。
（3）端到端自动化和增强功能使数据准备快速且直观。
底线：贯穿数据生命周期的大数据技术
通过获取正确的数据，企业可以通过高级分析和机器学习算法发现隐藏的模式和相关性。但随着数据量的增加，企业必须找到整合大数据技术的方法，并构建能够处理如此庞大和复杂数据集的数据处理能力。
本指南中介绍的这类大数据技术使企业能够通过在数据生命周期的各个阶段处理数据并挖掘其中包含的见解，从而更深入地了解市场趋势、客户行为和运营效率。