大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)包括：分布式數(shù)據(jù)存儲（例如 hdfs）；大數(shù)據(jù)處理引擎（例如 mapreduce）；數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖；機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能；數(shù)據(jù)集成和 etl；數(shù)據(jù)可視化工具（例如 tableau）；云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息技術(shù)

大數(shù)據(jù)是一項(xiàng)變革性的技術(shù)，它通過處理和分析海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集來獲取有價(jià)值的見解。以下是支撐大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息技術(shù)：

1. 分布式數(shù)據(jù)存儲

• 分布式文件系統(tǒng) (DFS)：將大型數(shù)據(jù)集分布在多個(gè)服務(wù)器上，提高吞吐量和容錯(cuò)性。
• hadoop 分布式文件系統(tǒng) (hdfs)：專為處理大而雜亂的數(shù)據(jù)集而設(shè)計(jì)的分布式文件系統(tǒng)，通常用于大數(shù)據(jù)分析。

2. 大數(shù)據(jù)處理引擎

• mapreduce：一種處理大數(shù)據(jù)集的分布式計(jì)算框架，將數(shù)據(jù)分解成較小的塊進(jìn)行并行處理。
• apache Spark：一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，速度比 MapReduce 快，支持各種數(shù)據(jù)分析操作。

3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖

• 數(shù)據(jù)倉庫：一種集中的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲，旨在支持決策過程。
• 數(shù)據(jù)湖：一個(gè)存儲原始和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的中央存儲庫，允許更靈活的探索和分析。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)執(zhí)行特定任務(wù)，如預(yù)測、分類和聚類。
• 人工智能 (ai)：機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)的高級應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)。

5. 數(shù)據(jù)集成和 etl

• 數(shù)據(jù)集成：從不同來源獲取數(shù)據(jù)并將其合并到單個(gè)存儲庫中的過程。
• 提取、轉(zhuǎn)換和加載 (ETL)：將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)提取、轉(zhuǎn)換到目標(biāo)格式并加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖的過程。

6. 數(shù)據(jù)可視化工具

• Tableau：一個(gè)交互式可視化工具，允許快速創(chuàng)建和共享數(shù)據(jù)儀表板。
• Power BI：microsoft 開發(fā)的一個(gè)功能豐富的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化平臺。

7. 其他關(guān)鍵技術(shù)

• 云計(jì)算：提供隨時(shí)隨地的可擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算資源。
• 物聯(lián)網(wǎng) (iot)：連接傳感器和設(shè)備，生成大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
• 邊緣計(jì)算：在數(shù)據(jù)的源頭進(jìn)行處理和分析，減少延遲并提高效率。