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2016年值得关注的十项大数据技术

供稿人:宋凯  供稿时间:2016-8-31   关键字:2016年    大数据技术  

根据Forrester研究报告,以下十项大数据技术值得关注。

1、预测分析:以供企业发现,评估,优化的软件和/或硬件解决方案,以及通过分析大数据源来提高企业绩效和降低风险的预测模型。

2、NoSQL数据库:键值、文档、图形数据库。NoSQL databases: key-value, document, and graph databases.

3、搜索和知识发现:支持在大型非结构化和结构化数据资料库自动提取信息和新发现的工具和技术,这些大型资料库来自于多个数据源,如文件系统、数据库、数据流、API和其他平台等

4、流分析:可以筛选、合计、丰富和分析来之于不同数据源、数据格式迥异的高通量实时数据

5、内存中的数据结构:在分布式计算机系统中,通过将数据分布在DRAM、Flash或SSD中,实现大量数据的低延时访问和处理

6、分布式文件存储:以复制的方式将数据存储在多个节点上,以保证计算机网络的冗余和性能

7、数据虚拟化:从各种数据源提供的信息技术,这些数据源包括Hadoop大数据源,以及实时和近实时分布式数据存储源

8、数据集成,集成不同解决方案的工具,这些解决方案包括亚马逊EMR 、Apache Hive、 Apache Pig、Apache Spark、 MapReduce、 Couchbase、 Hadoop和MongoDB.等

9、数据准备:用于简化采集、成型、清洗、分享多样繁杂数据集,以此加速数据分析有效性的软件。

10、数据质量:通过在分布式数据存储和数据库中并行操作、对大型且高速的数据集进行数据清理和充实的产品。

参考文献:

1、 “TechRadar: Big Data, Q1 2016 ”  Forrester公司报告


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