大數(shù)據(jù)關鍵技術包括：分布式數(shù)據(jù)存儲（例如 hdfs）；大數(shù)據(jù)處理引擎（例如 mapreduce）；數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖；機器學習和人工智能；數(shù)據(jù)集成和 etl；數(shù)據(jù)可視化工具（例如 tableau）；云計算、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算。

大數(shù)據(jù)的關鍵信息技術

大數(shù)據(jù)是一項變革性的技術，它通過處理和分析海量且復雜的數(shù)據(jù)集來獲取有價值的見解。以下是支撐大數(shù)據(jù)的關鍵信息技術：

1. 分布式數(shù)據(jù)存儲

• 分布式文件系統(tǒng) (DFS)：將大型數(shù)據(jù)集分布在多個服務器上，提高吞吐量和容錯性。
• hadoop 分布式文件系統(tǒng) (hdfs)：專為處理大而雜亂的數(shù)據(jù)集而設計的分布式文件系統(tǒng)，通常用于大數(shù)據(jù)分析。

2. 大數(shù)據(jù)處理引擎

• mapreduce：一種處理大數(shù)據(jù)集的分布式計算框架，將數(shù)據(jù)分解成較小的塊進行并行處理。
• apache Spark：一個通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，速度比 MapReduce 快，支持各種數(shù)據(jù)分析操作。

3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖

• 數(shù)據(jù)倉庫：一種集中的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲，旨在支持決策過程。
• 數(shù)據(jù)湖：一個存儲原始和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的中央存儲庫，允許更靈活的探索和分析。

4. 機器學習和人工智能

• 機器學習算法：用于訓練計算機執(zhí)行特定任務，如預測、分類和聚類。
• 人工智能 (ai)：機器學習和統(tǒng)計技術的高級應用，使計算機能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務。

5. 數(shù)據(jù)集成和 etl

• 數(shù)據(jù)集成：從不同來源獲取數(shù)據(jù)并將其合并到單個存儲庫中的過程。
• 提取、轉(zhuǎn)換和加載 (ETL)：將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)提取、轉(zhuǎn)換到目標格式并加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖的過程。

6. 數(shù)據(jù)可視化工具

• Tableau：一個交互式可視化工具，允許快速創(chuàng)建和共享數(shù)據(jù)儀表板。
• Power BI：microsoft 開發(fā)的一個功能豐富的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化平臺。

7. 其他關鍵技術

• 云計算：提供隨時隨地的可擴展數(shù)據(jù)存儲和計算資源。
• 物聯(lián)網(wǎng) (iot)：連接傳感器和設備，生成大量實時數(shù)據(jù)。
• 邊緣計算：在數(shù)據(jù)的源頭進行處理和分析，減少延遲并提高效率。