大数据技术栈的发展趋势,做数据挖掘的技术栈

java技术栈 2023-09-02 21:17 522 墨鱼

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大数据技术栈的发展趋势,做数据挖掘的技术栈

2014年之后，整体大数据技术栈已经趋于稳定。由于云计算、人工智能等技术的发展，以及芯片、内存的变化，大数据技术也在发生着相应的变化。总结起来，主要有几个发展趋势：一是流式架构的替代，早期是大数5。平台技术的演进有两个趋势，数据湖VS数据仓库——都侧重于数据存储和管理（平台技术），但方向不同。图1从大数据技术发展的角度看呼和仓，双十一期间阿里巴巴单日处理数据量增长1.2。

趋势九：节能大数据技术是可持续发展的关键。全球大数据量的持续快速增长以及"碳达峰、碳中和"目标的提出，要求大数据技术栈必须走低碳、高效、可持续的发展道路。例如，云数据全球大数据的持续快速增长，特别是碳峰值和碳中和目标的提出，要求大数据技术栈必须遵循流碳路线，高效可持续发展。例如，云数据管理系统注重资源共享、节能高效。

在这个过程中，无数互联网工程师根据自己的实践不断完善和丰富Hadoop技术生态系统。经过十几年的发展，如今的大数据技术生态系统已经比较成熟，围绕大数据应用构建的平台架构就是大数据的发展史。对于数据开发，他在网上搜索了很多大数据相关的技术，但不知道从哪里开始，也不知道该学什么技术。

˙＾˙ 大数据行业所需的技术栈包括：1.基础大数据技术：Hadoop、Spark、Flink、Storm、Kafka、Hive、HBase等。 2首先，大数据技术主要是开源的。到目前为止，还没有形成绝对的技术垄断。即使是IBM、Oracle等行业巨头也将开源技术与公司现有产品进行了整合。开源技术对任何国家开放，中国企业也可以共享

首先，分布式软件架构设计了新的大数据技术栈，实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术。过去，很多企业采用以SQL为中心的技术栈来高效、便捷地存储和分析数据。[摘要]传统的以SQL为中心的技术栈无法有效应对大数据场景带来的多种异构数据管理、大规模关系网络管理和复杂网络。分析和其他挑战，本文对新的大数据技术栈进行研究。通过分析图数据

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