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随着大数据分析市场疾速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需? 哪些技术有极大的潜在价值? 依据弗雷斯特钻研公司公布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。
1、预测剖析
预测剖析是一种统计或数据挖掘解决方案，蕴含可在结构化和非结构化数据中应用以确定将来后果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模仿等许多其余用处而部署。随着当初硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并公布预测模型来进步业务水平或者防止危险; 以后最风行的预测剖析工具当属 IBM 公司的 SPSS,SPSS 这个软件大家都曾经很相熟了，它集数据录入、整顿、剖析性能于一身。用户能够依据理论须要和计算机的性能抉择模块，SPSS 的剖析后果清晰、直观、易学易用，而且能够间接读取 EXCEL 及 DBF 数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上。
2、NoSQL 数据库
非关系型数据库包含 Key-value 型 (Redis) 数据库、文档型 (MonogoDB) 数据库、图型 (Neo4j) 数据库; 尽管 NoSQL 流行语火起来才短短一年的工夫，然而不可否认，当初曾经开始了第二代静止。只管晚期的堆栈代码只能算是一种试验，然而当初的零碎曾经更加的成熟、稳固。
3、搜寻和认知商业
当今时代大数据与剖析曾经倒退到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简略的数据分析与展现，它更多的是回升到一个利用数据来撑持人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的利用、现曾经逐步推广到机器人的利用下面，也就是下一个经济暴发点——人工智能，互联网人都比拟相熟国内的 BAT，以及国外的 apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等; 能够大抵看一下他们的商业布局，将来全是往人工智能方向倒退，当然目前在认知商业这一块 IBM 当属领头羊，特地是以后主推的 watson 这个产品，以及获得了十分棒的成果。大数据培训
4、流式剖析
目前流式计算是业界钻研的一个热点，最近 Twitter、LinkedIn 等公司相继开源了流式计算零碎 Storm、Kafka 等，加上 Yahoo! 之前开源的 S4，流式计算钻研在互联网畛域继续升温，流式剖析能够对多个高吞吐量的数据源进行实时的荡涤、聚合和剖析; 对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格局的信息流进行疾速解决并反馈的需要。目前大数据流剖析平台有很多、如开源的 spark，以及 ibm 的 streams。
5、内存数据结构
通过动态随机内存拜访(DRAM)、Flash 和 SSD 等分布式存储系统提供海量数据的低延时拜访和解决;
6、分布式存储系统
分布式存储是指存储节点大于一个、数据保留多正本以及高性能的计算网络; 利用多台存储服务器分担存储负荷，利用地位服务器定位存储信息，它岂但进步了零碎的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩大。以后开源的 HDFS 还是十分不错，有须要的敌人能够深刻理解一下。
7、数据可视化
数据可视化技术是指对各类型数据源 (包含 hadoop 上的海量数据以及实时和靠近实时的分布式数据) 进行显示; 以后国内外数据分析展现的产品很多，如果是企业单位以及政府单位倡议应用 cognos，平安、稳固、功能强大、反对大数据、十分不错的抉择。
8、数据整合
通过亚马逊弹性 MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop 和 MongoDB 等软件进行业务数据整合;
9、数据预处理
数据整合是指对数据源进行荡涤、裁剪，并共享多样化数据来放慢数据分析;
10、数据校验
对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
数据整合、解决、校验在目前曾经统称为 ETL，ETL 过程能够把结构化数据以及非结构化数据进行荡涤、抽取、转换成你须要的数据、同时还能够保障数据的安全性以及完整性、对于 ETL 的产品举荐应用 datastage 就行、对于任何数据源都能够完满解决。
