2022年大數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)分析

  中國報告大廳網(wǎng)訊，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展推動海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位逐年增漲超過20%左右，在大數(shù)據(jù)觀念不斷提出的今天，加強數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘及時的應用已成為大勢所趨。大數(shù)據(jù)時代的到來，已經(jīng)影響了社會生活方方面面。以下對2022年大數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)分析。

  中國的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量約占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%，2020-2025后新冠疫情環(huán)境下中國大數(shù)據(jù)管理市場專題研究及投資評估報告指出，美國的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為30%，APJxC(日本和亞太)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為18%，全球其他地區(qū)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為8%。

  隨著銀行業(yè)、保險業(yè)，電子商務的不斷發(fā)展，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)量越來越多，增加了大數(shù)據(jù)分析的難度，對于大數(shù)據(jù)方面的程序員要求越來越高?，F(xiàn)從程序員需掌握的五大核心技術(shù)來了解2022年大數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)分析。

  一、大數(shù)據(jù)生命周期

  底層是基礎設施，涵蓋計算資源、內(nèi)存與存儲和網(wǎng)絡互聯(lián)，具體表現(xiàn)為計算節(jié)點、集群、機柜和數(shù)據(jù)中心。在此之上是數(shù)據(jù)存儲和管理，包括文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和類似YARN的資源管理系統(tǒng)。然后是計算處理層，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各種不同計算范式，如批處理、流處理和圖計算等，包括衍生出編程模型的計算模型，如BSP、GAS等。數(shù)據(jù)分析和可視化基于計算處理層。分析包括簡單的查詢分析、流分析以及更復雜的分析。

  二、大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)

  大數(shù)據(jù)的基本處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程并無太大差異，主要區(qū)別在于：由于大數(shù)據(jù)要處理大量、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，所以在各處理環(huán)節(jié)中都可以采用并行處理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式處理方式已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)的通用處理方法。

  三、大數(shù)據(jù)采集與預處理

  在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)。對于不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、XML樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。

  四、大數(shù)據(jù)存儲與管理

  傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和管理以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，因此關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(RDBMS)可以一統(tǒng)天下滿足各類應用需求。大數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為輔，而且各種大數(shù)據(jù)應用通常是對不同類型的數(shù)據(jù)內(nèi)容檢索、交叉比對、深度挖掘與綜合分析。面對這類應用需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無論在技術(shù)上還是功能上都難以為繼。因此，近幾年出現(xiàn)了oldSQL、NoSQL與NewSQL并存的局面?？傮w上，按數(shù)據(jù)類型的不同，大數(shù)據(jù)的存儲和管理采用不同的技術(shù)路線。

  五、大數(shù)據(jù)計算模式與系統(tǒng)

  計算模式的出現(xiàn)有力推動了大數(shù)據(jù)技術(shù)和應用的發(fā)展，使其成為目前大數(shù)據(jù)處理最為成功、最廣為接受使用的主流大數(shù)據(jù)計算模式。然而，現(xiàn)實世界中的大數(shù)據(jù)處理問題復雜多樣，難以有一種單一的計算模式能涵蓋所有不同的大數(shù)據(jù)計算需求。研究和實際應用中發(fā)現(xiàn)，由于MapReduce主要適合于進行大數(shù)據(jù)線下批處理，在面向低延遲和具有復雜數(shù)據(jù)關(guān)系和復雜計算的大數(shù)據(jù)問題時有很大的不適應性。

  當下，人們通過學習大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，盡快的掌握大數(shù)據(jù)分析本領(lǐng)。大數(shù)據(jù)行業(yè)的基本流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)基本流程并無太大差異。各大行業(yè)伴隨著人工智能、5G通信技術(shù)等新型產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的各行各業(yè)將全面實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟化，未來將會在各自領(lǐng)域內(nèi)推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展。

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