大數據方面核心技術有哪些？

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的采集、數據預處理、分布式存儲、數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

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1、數據采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統，支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數據庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

3、數據清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規模數據集的并行計算。

4、數據查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張數據庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數據進行可視化，用于指導決策服務。

大數據技術有哪些？

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術

這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL數據庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關系型數據庫。NoSQL數據庫提供了比關系數據庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統數據庫市場一統江山的格局。并且，NoSQL數據庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL數據庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發現

支持來自于多種數據源(如文件系統、數據庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平臺。

4. 大數據流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以采用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內存數據結構

通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、閃存或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網絡。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數據虛擬化

數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數據集成

用于跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數據準備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟件，以加速數據對分析的有用性。

10. 數據質量

使用分布式數據存儲和數據庫上的并行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

　集“Hadoop中國云計算大會”與“CSDN大數據技術大會”精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平臺，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉淀了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。

2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新云南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立“大數據基礎設施”、“大數據生態系統”、“大數據技術”、“大數據應用”、“大數據互聯網金融技術”、“智能信息處理”等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的“2014年第二屆CCF大數據學術會議”也將同時召開，并與技術大會共享主題報告。

本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟件的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對于大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，并立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：

追本溯源，悉大數據六大技術變遷

伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：

1. 計算資源的分布化——從網格計算到云計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的云計算轉變。而時至今日，云計算已成為大數據資源保障的不二平臺。

2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，并成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定制計算機/服務器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。

3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Reduce和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟件生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最“Hot”的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標準。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。

4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。

5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源于美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平臺，它立足于內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容并蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟件基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、百度、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。

6. 關系數據庫技術進化—NewSQL改寫數據庫歷史。 關系數據庫系統的研發并沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）數據庫的需求最迫切，包括MPP數據庫學習和采用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的數據庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。

立足揚帆，看2014大數據生態圈發展

時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：

1. MapReduce已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對于Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對于眾多機構來說，這一年卻并不輕松：基于MapReduce的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平臺的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那么，在轉型中，機構究竟會遭遇什么樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什么重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。

2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapReduce的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那么當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什么？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。

3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步于實時計算，目標直指通用大數據處理平臺，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那么，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算后，開源大數據標準處理平臺這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。

4. 基礎設施層，用什么來提升我們的網絡？ 時至今日，網絡已成為眾多大數據處理平臺的攻堅對象。比如，為了克服網絡瓶頸，Spark使用新的基于Netty的網絡模塊取代了原有的NIO網絡模塊，從而提高了對網絡帶寬的利用。那么，在基礎設施層我們又該如何克服網絡這個瓶頸？直接使用更高效的網絡設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網絡，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合并階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。

5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、百度、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了芯片設計、系統結構（異構計算）、軟件系統、模型算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家準備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。

而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，并與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

以上是小編為大家分享的關于中國大數據六大技術變遷記的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

分享標題：nosql數據合并,mysql數據庫合并
本文來源：http://vcdvsql.cn/article22/dsdgpcc.html

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