【IT168评论】大数据的驾驭离不开四大类技术的支撑。本文深入解析这些技术及其管理工具，助您高效挖掘数据价值。
随着像亚马逊、Meta(原Facebook)和谷歌这样的技术公司不断发展和融入我们的生活，它们正在利用大数据技术来监控销售、提高供应链效率和客户满意度，并预测未来的商业成果。目前，大数据的数量非常庞大，IDC预测，全球数据总量到2025年将从2019年的33ZB增长到175ZB，复合年增长率为61%。
大数据技术是用于管理各种数据集并将其转化为商业洞察力的软件工具。在大数据工程师等数据科学职业中，复杂的分析会评估和处理大量数据。
大数据技术可以分为四种主要类型：数据存储、数据挖掘、数据分析和数据可视化。每一种都与特定的工具相关联，您需要根据所需的大数据技术类型选择适合您业务需求的工具。
数据存储技术
处理数据存储的大数据技术具有获取、存储和管理大数据的能力。它由允许用户存储数据以便方便访问的基础设施组成。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是使用最广泛的大数据工具。它是一个开源软件平台，可以在跨硬件集群的分布式计算环境中存储和处理大数据。这种分布式架构使得Hadoop能够处理PB级(拍字节)的数据量，同时保持高效率和灵活性。
●MongoDB：MongoDB是一个面向文档的数据库系统，设计用于处理大量非结构化数据。它提供了高性能、可扩展性和灵活性，非常适合实时大数据应用。
数据挖掘技术
数据挖掘技术涉及从大型数据集中提取有价值的信息和模式。这通常需要使用机器学习、统计分析和预测建模等技术。一些流行的数据挖掘工具包括R、Python和Spark MLlib。
●Rapidminer：集数据预处理与机器学习模型构建于一体的工具，助力构建预测模型，推动企业决策影响
●Rapidminer：集数据预处理与机器学习模型构建于一体的工具，助力构建预测模型，推动企业决策影响。Presto：由Facebook开发的开源查询引擎，专为大规模数据分析设计，能迅速整合多源数据并即时分析。
数据分析技术
数据分析技术涉及使用统计、数学和计算机科学等方法来揭示数据中的模式和趋势。这有助于企业做出更明智的决策。流行的数据分析工具包括Excel、Tableau和Power BI。
●Apache Spark：因速度和效率著称，优于Hadoop，利用内存处理数据，支持广泛的数据分析任务。
●Splunk：强大的数据分析平台，擅长从大数据集中提取洞察，支持图形生成，并融入人工智能增强分析能力。
数据可视化技术
数据可视化技术通过将数据转换为图形、图表和图像来直观地呈现数据。这有助于人们更容易地理解和解释数据中的信息。一些流行的数据可视化工具包括D3.js、Chart.js和Plotly。
●Tableau：以其拖拽式界面简化图表制作流程，支持多种图表类型，实时分享安全的可视化成果。
●Looker：商业智能工具，通过查询配置图表和仪表板，促进团队间大数据分析洞察的共享。
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