1. 什麼是大數據技術現在發展怎樣

大數據技術是由Google的三篇論文提出來的。
簡單地說呢，在GB，TB量級的數據回基礎答上的運算和操作與普通的低數據量的技術是不一樣的，需要用的專門的技術。
現如今，信息爆炸，數據暴增，大數據技術的發展和前景都非常好

2. 現在流行大數據,有哪些大數據相關技術

現在講大數據的確實很多，數據處理關鍵技術一般包括:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用。鴨梨科技建設企業的互聯網平台，重在對平台的綜合應用，通過大數據讓企業保持競爭力，提升企業對互聯網技術的應用，拓寬企業的發展渠道。

3. 現在大數據技術就業前景如何

從發現情景來看，大數據一定是後面至少10年的熱點。任何系統、任何公司的核心都是專數據。現在流行屬hadoop，流行內存計算、內存數據網格等等，以後還會有更多的概念和技術，但本質都是為大數據服務。
數據TB、PB、EB、ZB、YB的飆升，將誕生系列新的技術和產業。而對技術人員，新生的數據科學家Data Scientists，將是最有發展前景的職業。就業前景雖好，但自學較困難。有機會最好還是選擇尚矽谷大數據培訓，進行系統化學習.

4. 現在的大數據需要掌握什麼技術

Hadoop生態系統；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發系統Kafka等。

5. 大數據究竟是什麼大數據有哪些技術呢

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

6. 大數據技術有哪些 核心技術是什麼

這個只能說主流技術吧，不能說核心技術；現在國內很多公司大數據方面的主要內使用時Hadoop生態圈內的技容術，比如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark 、hive、Hbase ,這些事使用比較多的，並不是說就只有這些技術，而且只是應用技術方便的，還有數據分析方向的等等。所以你這個問題首先就有問題，大數據是一個方向領域，就好比你問飲食是什麼，飲食有哪些方面一樣。

7. 大數據都是需要什麼技術的

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等范疇

查詢引擎：Phoenix、Shark、Pig、Hive等

流式計算：storm、Twitter Rainbird等

迭代計算：Apache Hama、Apache Giraph、HaLoop等

離線計算：Hadoop MapRece、Berkeley Spark等

鍵值存儲：LevelDB、RocksDB、HyperDex、Voldemort等

表格存儲：OceanBase、Amazon SimpleDB、Cassandra、HBase等

文件存儲：CouchDB、MongoDB、HDFS等

資源管理：Twitter Mesos、Hadoop Yarn

8. 請問大數據的關鍵技術有哪些

1.分布式存儲系統(HDFS)。2.MapRece分布式計算框架。3.YARN資源管理平台。4.Sqoop數據遷移工具。5.Mahout數據挖掘演算法庫。6.HBase分布專式屬資料庫。7.Zookeeper分布式協調服務。8.Hive基於Hadoop的數據倉庫。9.Flume日誌收集工具。

9. 大數據技術是什麼

大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟體工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。
目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，如圖 1 所示。下面分別對每個特徵作簡要描述。

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。
數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增加到 TB 級再增加到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一個中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。網路首頁導航每天需要提供的數據超過 1-5PB，如果將這些數據列印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。圖 2 展示了每分鍾互聯網產生的各類數據的量。

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的原因是數據創建的實時性特點，以及將流數據結合到業務流程和決策過程中的需求。數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，可以從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較為單一，大部分是結構化數據。隨著感測器、智能設備、社交網路、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

現在的數據類型不再只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、 日誌文件等。企業需要整合、存儲和分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

4）Value：表示大數據的數據價值密度低。

大數據由於體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷降低，然而數據的整體價值在提高。以監控視頻為例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，但是卻會非常重要。現在許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據當中蘊含了無限的商業價值。

通過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤