大數據技術演進
⑴ 大數據技術的發展方向如何
1、在大數據採集與預處理方向
這方向最常見的問題是數據的多源和多樣性，導致數據的質量存在差異，嚴重影響到數據的可用性。針對這些問題，目前很多公司已經推出了多種數據清洗和質量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大數據存儲與管理方向
這方向最常見的挑戰是存儲規模大，存儲管理復雜，需要兼顧結構化、非結構化和半結構化的數據。分布式文件系統和分布式資料庫相關技術的發展正在有效的解決這些方面的問題。在大數據存儲和管理方向，尤其值得我們關注的是大數據索引和查詢技術、實時及流式大數據存儲與處理的發展。
3、大數據計算模式方向
由於大數據處理多樣性的需求，目前出現了多種典型的計算模式，包括大數據查詢分析計算(如Hive)、批處理計算(如Hadoop MapRece)、流式計算(如Storm)、迭代計算(如HaLoop)、圖計算(如Pregel)和內存計算(如Hana)，而這些計算模式的混合計算模式將成為滿足多樣性大數據處理和應用需求的有效手段。
4、大數據分析與挖掘方向
在數據量迅速膨脹的同時，還要進行深度的數據深度分析和挖掘，並且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大數據數據分析工具和產品應運而生，如用於大數據挖掘的R Hadoop版、基於MapRece開發的數據挖掘演算法等。
5、大數據可視化分析方向
通過可視化方式來幫助人們探索和解釋復雜的數據，有利於決策者挖掘數據的商業價值，進而有助於大數據的發展。很多公司也在開展相應的研究，試圖把可視化引入其不同的數據分析和展示的產品中，各種可能相關的商品也將會不斷出現。可視化工具Tabealu的成功上市反映了大數據可視化的需求。
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⑵ 大數據時代發展歷程是什麼
可按照時間點劃分大數據的發展歷程。
⑶ 大數據技術的發展趨勢有哪些
大數據來是信息技術與專自業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。
⑷ 大數據的發展方向是什麼
一、ETL研發
二、Hadoop開發
三、可視化工具開發
四、信息架構開發
五、數據倉庫研究
六、OLAP開發
七、數據科學研究
八、數據預測分析
九、企業數據管理
十、數據安全研究
十一、數據分析師
十二、數據挖掘工程師
大數據分析12大就業方向
⑸ 大數據的發展趨勢是怎樣的
1.數據分析成為大數據技術的核心 數據分析在數據處理過程中占據十分重要的位置，隨著時代的發展，數據分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息。要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘。而數據的採集、存儲、和管理都是數據分析步驟的基礎，通過進行數據分析得到的結果，將應用於大數據相關的各個領域。未來大數據技術的進一步發展，與數據分析技是密切相關的
2.廣泛採用實時性的數據處理方式 在現如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數據處理系統的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數據的處理系統採用的主要是批量化的處理方式，這種數據處理方式有一定的局限性，主要是用於數據報告的頻率不需要達到分鍾級別的場合，而對於要求比較高的場合，這種數據處理方式就達不到要求。傳統的數據倉庫系統、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數據自身的發展有點不相適應。大數據突出強調數據的實時性，因而對數據處理也要體現出實時性。如在線個性化推薦、股票交易處理、實時路況信息等數據處理時間要求在分鍾甚至秒極。要求極高。在一些大數據的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理並進行適當的舍棄，否則很容易造成空間的不足。在未來的發展過程中，實時性的數據處理方式將會成為主流，不斷推動大數據技術的發展和進步。
3.基於雲的數據分析平台將更加完善 近幾年來，雲計算技術發展的越來越快，與此相應的應用范圍也越來越寬。雲計算的發展為大數據技術的發展提供了一定的數據處理平台和技術支持。雲計算為大數據提供了分布式的計算方法、可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，這些都是大數據技術發展中十分重要的組成部分。此外，雲計算具有十分豐富的IT資源、分布較為廣泛，為大數據技術的發展提供了技術支持。隨著雲計算技術的不斷發展和完善，發展平台的日趨成熟，大數據技術自身將會得到快速提升，數據處理水平也會得到顯著提升。
4.開源軟體的發展將會成為推動大數據技術發展的新動力 開源軟體是在大數據技術發展的過程中不斷研發出來的。這些開源軟體對各個領域的發展、人們的日常生活具有十分重要的作用。開源軟體的發展可以適當的促進商業軟體的發展，以此作為推動力，從而更好地服務於應用程序開發工具、應用、服務等各個不同的領域。雖然現如今商業化的軟體也是發展十分迅速，但是二者之間並不會產生矛盾，可以優勢互補，從而共同進步。開源軟體自身在發展的同時，為大數據技術的發展貢獻力量。
⑹ 如今的大數據到底發展到了什麼階段
從應用角度來說，大數據領域已有眾多成功的大數據應用，但就其效果和版深度而言，當前權大數據應用尚處於初級階段，根據大數據分析預測未來、指導實踐的深層次應用將成為發展重點。當前，在大數據應用的實踐中，描述性、預測性分析應用多，決策指導性等更深層次分析應用偏少。
從治理角度來說，大數據治理體系遠未形成，特別是隱私保護、數據安全與數據共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，成為制約大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據治理體系的重要意義。其中，隱私、安全與共享利用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據共享開放的需求十分迫切；另一方面，數據的無序流通與共享，又可能導致隱私保護和數據安全方面的重大風險，必須對其加以規范和限制。
從技術角度來說，數據規模高速增長，現有技術體系難以滿足大數據應用的需求，大數據理論與技術遠未成熟，未來信息技術體系將需要顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、分析等相關的技術已有顯著進展，但是大數據技術體系尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。
⑺ 現在大數據的發展趨勢
主要有幾點發展趨勢：
一是流式架構的更替，最早大數據生態沒有辦法統一批處理和流計算，只能採用Lambda架構，批的任務用批計算引擎，流式任務採用流計算引擎，比如批處理採用MapRece，流計算採用Storm。後來Spark試圖從批的角度統一流處理和批處理，近年來純流架構的Flink異軍突起，由於其架構設計合理，生態健康，近年來發展特別快。
二是大數據技術的雲化，一方面是公有雲業務的成熟，眾多大數據技術都被搬到了雲上，其運維方式和運行環境都發生了較大變化，帶來計算和存儲資源更加的彈性變化，另一方面，私有部署的大數據技術也逐漸採用容器、虛擬化等技術，期望更加精細化地利用計算資源。
三是異構計算的需求，近年來在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等晶元發展迅猛，不同晶元擅長不同的計算任務，大數據技術開始嘗試根據不同任務來調用不同的晶元，提升數據處理的效率。
四是兼容智能類的應用，隨著深度學習的崛起，AI類的應用越來越廣泛，大數據的技術棧在努力兼容AI的能力，通過一站式的能力來做數據分析和AI應用，這樣開發者就能在一個工具站中編寫SQL任務，調用機器學習和深度學習的演算法來訓練模型，完成各類數據分析的任務。