大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。
什么是大数据技术？
首先，我们需要知道什么是大数据。 实际上，大数据是一个特定的描述，用于描述海量数据的集合，这些数据随时间呈指数增长。 它只是指定了常规管理工具难以存储、查询和转换的大量数据。
事实上，大数据技术是数据挖掘、数据存储、数据共享和数据可视化相结合的实用软件，包括用于覆盖数据、数据框架、查询和转换数据的工具和技术。 与大规模扩展的机器学习、深度学习、人工智能、物联网等其他技术广泛相关。
2020年最重要的大数据技术趋势
这里介绍了大数据行业快速发展的大数据相关关键技术。
1.人工智能
通常，与设计能够完成需要人类智能的各种任务的智能机器的计算机科学相关的广泛领域被称为人工智能。 从苹果公司的SIRI到百度无人汽车，人工智能发展迅速。 它是科学的跨学科分支，考虑到加强机器学习和深度学习等多种方法，使大部分技术行业发生了变化。
人工智能的优越之处在于能够智能地做出决策，为实现确定的目标提供合理的可能性。 人工智能不断发展受益于各个行业。 例如，AI可用于药物治疗、患者治愈、OT手术。
2. NoSQL数据库
NoSQL结合了为设计现代APP应用程序而开发的广泛独立的数据库技术。 介绍提供数据存储和检索方法的非SQL或非关系数据库。 它们部署在实时web APP应用程序和大数据分析中。
存储非结构化数据、提高性能和提供灵活性。 它还可以大规模处理各种数据类型。 示例包括MongoDB、Redis和Cassandra。
涵盖设计完整性，可轻松水平扩展到各种设备。 与关系数据库中默认使用的数据结构不同，它提高了NoSQL的计算速度。 例如，脸书、天猫、谷歌和腾讯等公司每天存储数TB的用户数据。
3. R程序设计
r是编程语言和开源项目。 这是一个免费的软件，高度用于统计计算、可视化和集成开发环境(例如Eclipse和Visual Studio辅助通信)。
专家表示，它已经是世界上最好的语言。 随之被数据挖掘者和统计学家使用，广泛用于统计软件的设计。 主要用于数据分析。
4.数据湖
Data Lakes是一个统一存储库，允许以任意大小存储结构化和非结构化数据格式的数据。
在积累数据的过程中，可以直接存储数据，从仪表板和数据可视化到大数据转换、实时分析和机器学习，而无需转换为结构化数据或执行各种数据分析，从而有助于提高业务效率。
使用数据湖的企业可以进行新的分析，例如超越同行，跨新日志文件的源进行机器学习，将来自社交媒体和点击流的数据，以及物联网设备融合到数据湖中等
5.预测分析
作为大数据分析的一部分，致力于根据以前的数据预测未来的行为。 使用机器学习技术、数据挖掘和统计建模以及一些数学模型来预测未来的事件。
预测分析可以生成未来的推理结果，使用预测分析的工具和模型，任何公司都可以预知未来的数据，分析特定时间可能出现的趋势和行为。 例如，探索各种趋势参数之间的关系。
6. Apache Spark
Apache Spark凭借内置的流处理、SQL、机器学习和图形处理支持功能，获得了大数据转换计算速度最快、最常见的计算技术称号。 它支持大数据的主要语言，包括Python、r、Scala和Java。
Hadoop数据处理的主要目标是速度。 缩短查询和程序运行时间之间的等待时间。 Spark在Hadoop内部主要用于存储和处理。 比MapReduce快100倍。
7.规范分析
规范分析为公司提供指导，说明他们什么时候能实现理想的结果。 例如，通知公司产品边界预计会减少，规范分析有助于调查各种因素以适应市场变化并预测最有利的结果。
它既涉及描述性分析，也涉及预测性分析，但侧重于数据监控，为客户满意度、业务利润和运营效率提供最佳解决方案。
8.内存数据库
内存数据库(IMDB )存储在计算机的主内存(RAM )中，由内存数据库管理系统控制。 以前，常规数据库存储在磁盘驱动器上。
如果考虑，将在配置块自适应计算机时配置传统的基于磁盘的数据库
，而在块自适应机器上要读写数据。建立内存数据库是为了通过省去访问磁盘的要求来缩短时间。但是，由于所有数据都已完全收集并控制在主内存中，因此在发生进程或服务器故障时很可能会丢失数据。9.区块链
区块链是一种数据库技术，它携带具有安全数据独特功能的比特币数字货币，一旦写入，就永远不会被删除或更改。它是一个高度安全的生态系统，是银行，金融，保险，医疗保健，零售等行业中大数据各种应用的绝佳选择。
然而区块链技术仍处于发展过程中，但是，AWS，IBM，Microsoft等各种组织的许多商人，包括很多初创企业都尝试了很多实验验证。
10. Hadoop生态系统
Hadoop生态系统包含一个平台，可帮助解决围绕大数据的各种技术挑战。它包含各种不同的组件和服务，即在其中进行采集、存储，分析和维护。Hadoop生态系统中普遍存在的多数服务是对其各种组件的补充，包括HDFS，YARN，MapReduce和Common。
Hadoop生态系统包括Apache开源项目以及其他各种各样的商业工具和解决方案。一些著名的开源示例包括Spark，Hive，Pig，Sqoop和Oozie。