技术解决方案范文(大数据技术解决方案汇总)

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技术解决方案范文(大数据技术解决方案汇总)

文章来源:加米谷大数据

在轰轰烈烈的大数据浪潮当中,想要实现对大数据的处理,大数据技术至关重要,而实现大数据处理的关键性技术解决方案,可以说是大数据从业者们都需要牢牢掌握的。今天的大数据在职培训课程分享,我们就来对大数据技术解决方案做一个简单的汇总。
大数据技术是随着市场需求在发展变化的,从早期的离线计算,到准实时计算,到实时计算、流计算,是经历了一个发展历程的,在各个解决也都有代表性的技术解决方案。


1.Hadoop生态系统
多年来,Hadoop已经发展成为一个包含相关软件的完整生态系统,许多商业大数据解决方案都是基于Hadoop的。根据相关数据预测,到2022年,基于hadoop的产品和服务的市场将继续以50%的复合年增长率增长,届时其价值将达到871.4亿美元,高于2016年的76.9亿美元。
2.SPARK
Apache Spark是Hadoop生态系统的一部分,可以作为Hadoop内部处理大数据的引擎,比标准的Hadoop引擎MapReduce快100倍,因此得到广泛的重视,许多提供Hadoop产品的供应商也提供基于spark的产品。
3.NoSQL数据库
NoSQL数据库专门存储非结构化数据并提供快速性能,尽管它们不提供与rdbms相同的一致性级别。流行的NoSQL数据库包括MongoDB、Redis、Cassandra、Couchbase等,即使是领先的RDBMS供应商,如Oracle和IBM,现在也提供NoSQL数据库。
4.内存数据库
如果大数据分析解决方案能够处理存储在内存中的数据,而不是存储在硬盘上的数据,那么它的执行速度将大大提高。这正是内存数据库技术所做的。许多领先的企业软件供应商,包括SAP、Oracle、Microsoft和IBM,现在都提供内存数据库技术。
此外,Teradata、Tableau、Volt DB和DataStax等几家规模较小的公司也提供内存数据库解决方案。
以上就是今天的大数据在职培训课程分享,大数据技术解决方案汇总,做大数据,对大数据相关技术的学习是重中之重,跟上技术趋势的发展,才能在行业获得长远的发展。

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