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【IT168评论】大数据的应用离不开四大关键技术的支持。本文详细探讨了这些技术和相应的管理工具，帮助您更好地挖掘数据的价值。

随着亚马逊、Meta（原Facebook）和谷歌等科技巨头的发展，大数据技术被广泛应用于监控销售、提升供应链效率和客户满意度，并预测未来的商业成果。据IDC预测，全球数据总量将从2019年的33ZB增长至2025年的175ZB，年均增长率高达61%。

大数据技术是一系列软件工具的集合，旨在管理和转化海量数据为商业洞见。在数据科学领域，尤其是大数据工程师的角色中，复杂的数据分析和处理至关重要。

大数据技术大致可分为四类：数据存储、数据挖掘、数据分析和数据可视化。每种技术都对应着特定的工具，选择合适的工具需根据业务需求而定。

数据存储技术

数据存储技术能够高效地获取、存储和管理大量数据。它包含了一系列基础设施，使用户可以方便地存储和访问数据。多数数据存储平台兼容其他应用程序。常见的工具包括Apache Hadoop和MongoDB。

• Apache Hadoop：作为广泛应用的大数据工具，Hadoop是一个开源软件平台，能够在分布式计算环境中处理PB级别的数据。其分布式架构确保了高效率和灵活性。

• MongoDB：作为面向文档的数据库系统，MongoDB专为处理大量非结构化数据而设计，具备高性能、可扩展性和灵活性，非常适合实时大数据应用。

数据挖掘技术

数据挖掘技术致力于从海量数据中提取有价值的信息和模式，通常涉及机器学习、统计分析和预测建模等技术。流行的工具包括R、Python和Spark MLlib。

• RapidMiner：作为一款集成数据预处理和机器学习模型构建的工具，RapidMiner能够帮助企业构建预测模型，从而影响决策。

• Presto：由Facebook开发的开源查询引擎，专为大规模数据分析设计，能够快速整合多源数据并即时分析。

数据分析技术

数据分析技术运用统计学、数学和计算机科学的方法揭示数据中的模式和趋势，帮助企业做出更明智的决策。常用工具包括Excel、Tableau和Power BI。

• Apache Spark：因其速度快、效率高而闻名，比Hadoop更具优势，利用内存处理数据，适用于广泛的数据分析任务。

• Splunk：是一款强大的数据分析平台，擅长从大数据集中提取洞见，支持图形生成，并融合了人工智能增强分析能力。

数据可视化技术

数据可视化技术通过将数据转化为图形、图表和图像，帮助人们更容易理解和解释数据中的信息。常见的工具有D3.js、Chart.js和Plotly。

• Tableau：以简便的拖拽式界面著称，支持多种图表类型，能够实时分享安全的可视化成果。

• Looker：作为商业智能工具，通过查询配置图表和仪表板，促进了团队间大数据分析洞见的共享。