大數(shù)據(jù)新技術如下：分布式計算云計算hadoopsparknosql 數(shù)據(jù)庫流數(shù)據(jù)處理機器學習深度學習物聯(lián)網(wǎng)（iot）這些技術增強了大數(shù)據(jù)平臺的能力，提取見解并做出明智決策。
大數(shù)據(jù)采用的新技術
隨著數(shù)據(jù) ???和復雜性的持續(xù)增長，大數(shù)據(jù)技術已成為提取有價值見解并做出明智決策的必不可少的工具。為了滿足日益增長的需求，大數(shù)據(jù)領域已采用了眾多創(chuàng)新技術。
1. 分布式計算
分布式計算將大量數(shù)據(jù)分散在多臺計算機上處理。這使得大數(shù)據(jù)任務能夠在并行執(zhí)行，從而顯著提高處理速度。
2. 云計算
云計算提供按需訪問可擴展的計算資源。大數(shù)據(jù)平臺可以利用云基礎設施來動態(tài)擴展或縮減，以滿足不斷變化的處理需求。
3. hadoop
hadoop 是一個流行的大數(shù)據(jù)框架，用于分布式數(shù)據(jù)存儲和處理。它包括用于數(shù)據(jù)存儲的 hdfs 和用于數(shù)據(jù)處理的 mapreduce。
4. spark
spark 是一個內存內大數(shù)據(jù)處理引擎。它比 mapreduce 更高效，因為它可以在內存中而不是磁盤上處理數(shù)據(jù)。
nosql 數(shù)據(jù)庫（例如 Cassandra、mongodb）是針對大數(shù)據(jù)用例量身定制的非關系數(shù)據(jù)庫。它們提供了靈活的模式和可擴展性。
6. 流數(shù)據(jù)處理
流數(shù)據(jù)處理技術允許實時分析不斷流入的數(shù)據(jù)。這對于欺詐檢測、網(wǎng)絡安全和物聯(lián)網(wǎng)等應用程序至關重要。
7. 機器學習
機器學習算法被用于分析和預測大數(shù)據(jù)模式。這使得大數(shù)據(jù)平臺能夠自動化見解提取和決策制定。
8. 深度學習
深度學習是一種人工智能技術，用于處理復雜和高維數(shù)據(jù)。它已在大數(shù)據(jù)領域應用于圖像識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)中。
9. 物聯(lián)網(wǎng)（iot）
物聯(lián)網(wǎng)設備生成大量傳感器數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)平臺可以整合和分析此數(shù)據(jù)，以提高效率、優(yōu)化運營和創(chuàng)建新的見解。
這些新技術共同推動了大數(shù)據(jù)領域的進步，使組織能夠從龐大且復雜的數(shù)據(jù)集 中獲得更高的價值。
