2021年最受欢迎的大数据技术是什么？大数据是当今最热门的技术之一，学好大数据，也意味着步入未来的IT产业。但是大数据有太多的内容，大数据领域的技术覆盖了Linux操作系统.Hadoop.Hive.HBase.Zookeeper.Kafka.Scala.Spark.Flink等。那么多科技，我们从什么地方开始学习？哪种技术需求最大，发展潜力最大？
ForresterResearch的一份最新研究报告对22种技术在数据生命周期内的成熟度和轨迹进行了评估。这两种技术对于实时.预测和综合洞察都有很大的贡献。
1.预测分析技术这也是大数据的一个主要功能。通过对大数据源的分析，预测分析可以发现.评估.优化和部署预测模型，从而改善业务表现或减少风险。而对大数据进行预测分析，又和我们的生活密切相关。淘宝网会预测你每一次购物都可能要买的东西，爱奇艺正在预测你想看的东西，百合网和其他约会网站甚至尝试预测你会爱上谁…
2.NoSQL数据库NoSQL,NotOnlySQL，意为“不只是SQL”，泛指非关系数据库。NoSQL数据库与关系型数据库相比，具有灵活性、可扩展性、廉价等特点，从而打破了传统数据库市场一统天下的局面。同时，NoSQL数据库也能较好地满足大型应用程序的需要。HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB，等等NoSQL数据库。
3.搜索和知识发现支持从多个数据源(例如文件系统.数据库.流.api及其他平台和应用程序)的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息。比如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4.大数据流计算引擎能够筛选.聚集.丰富和分析来自多个完全不同活动数据源的高吞吐量数据，并且可以使用任意数据格式。SparkStreaming和Flink是当今流行的流式计算引擎。
5.存储器数据结构通过动态地随机存取分布式计算机系统(DRAM).闪存或SSD来分配数据，提供低延时存取并处理大量数据。
6.分布式文件存储为确保文件的可靠性和访问性能，数据通常以复制方式存储在多个节点上的计算机网络中。GFS.HDFS.Lustre.Ceph等通用分布式文件系统。
7.数据虚拟化是一种数据管理方法，该方法使应用程序能够在无需关心数据的技术细节的情况下检索和操纵数据，例如源文件中数据采用什么格式，或数据存储的物理位置，并可提供一个客户用户视图。
8.例如AmazonElasticMapReduce(EMR).ApacheHive.ApachePig.ApacheSpark.MapReduce.Couchbase.Hadoop和MongoDB，等等。
9.数据准备减轻购买.形成.清理和分享各种杂乱数据集的软件，从而加快数据对分析的有效性。
10.数据质量利用分布式数据存储和数据库中的并行操作，并清理大量、高速数据集并充实数据的产品。
小猫爱学于2011年开始进入教育行业，是一家专注于成人职业培训和兴趣发展的在线教育机构，我们坚持教育不是填满木桶，而是点燃火苗的理念，以兴趣为抓手，挖掘学员内生驱动力，使无业者从业，从业者乐业，服务超百万用户。
ForresterResearch的一份最新研究报告对22种技术在数据生命周期内的成熟度和轨迹进行了评估。这两种技术对于实时.预测和综合洞察都有很大的贡献。
1.预测分析技术这也是大数据的一个主要功能。通过对大数据源的分析，预测分析可以发现.评估.优化和部署预测模型，从而改善业务表现或减少风险。而对大数据进行预测分析，又和我们的生活密切相关。淘宝网会预测你每一次购物都可能要买的东西，爱奇艺正在预测你想看的东西，百合网和其他约会网站甚至尝试预测你会爱上谁…
2.NoSQL数据库NoSQL,NotOnlySQL，意为“不只是SQL”，泛指非关系数据库。NoSQL数据库与关系型数据库相比，具有灵活性、可扩展性、廉价等特点，从而打破了传统数据库市场一统天下的局面。同时，NoSQL数据库也能较好地满足大型应用程序的需要。HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB，等等NoSQL数据库。
3.搜索和知识发现支持从多个数据源(例如文件系统.数据库.流.api及其他平台和应用程序)的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息。比如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4.大数据流计算引擎能够筛选.聚集.丰富和分析来自多个完全不同活动数据源的高吞吐量数据，并且可以使用任意数据格式。SparkStreaming和Flink是当今流行的流式计算引擎。
5.存储器数据结构通过动态地随机存取分布式计算机系统(DRAM).闪存或SSD来分配数据，提供低延时存取并处理大量数据。
6.分布式文件存储为确保文件的可靠性和访问性能，数据通常以复制方式存储在多个节点上的计算机网络中。GFS.HDFS.Lustre.Ceph等通用分布式文件系统。
7.数据虚拟化是一种数据管理方法，该方法使应用程序能够在无需关心数据的技术细节的情况下检索和操纵数据，例如源文件中数据采用什么格式，或数据存储的物理位置，并可提供一个客户用户视图。
8.例如AmazonElasticMapReduce(EMR).ApacheHive.ApachePig.ApacheSpark.MapReduce.Couchbase.Hadoop和MongoDB，等等。
9.数据准备减轻购买.形成.清理和分享各种杂乱数据集的软件，从而加快数据对分析的有效性。
10.数据质量利用分布式数据存储和数据库中的并行操作，并清理大量、高速数据集并充实数据的产品。
小猫爱学于2011年开始进入教育行业，是一家专注于成人职业培训和兴趣发展的在线教育机构，我们坚持教育不是填满木桶，而是点燃火苗的理念，以兴趣为抓手，挖掘学员内生驱动力，使无业者从业，从业者乐业，服务超百万用户。
服务通道