大数据八大趋势

### 大数据八大趋势 #### 一、NoSQL接管市场 随着大数据的不断发展，NoSQL技术因其能够高效处理非结构化数据的特点而受到越来越多的关注。在过去的一年里，NoSQL技术的应用范围不断扩大，并逐渐成为企业IT领域的重要组成部分。根据Gartner发布的《操作型数据库管理系统魔力象限》报告，我们可以清晰地看到NoSQL数据库如MongoDB、DataStax、Redis Labs、MarkLogic以及Amazon Web Services的DynamoDB等，在市场份额上的表现已经超越了传统的数据库供应商如Oracle、IBM、Microsoft和SAP。 #### 二、Apache Spark为大数据点亮明灯 Apache Spark作为一种高效的大数据处理框架，已经超越了Hadoop生态系统的范畴，成为了众多企业的首选大数据平台。Spark相比Hadoop提供了更快的数据处理速度，并且由于其开源特性，迅速成为了大数据领域中的明星项目。随着越来越多的成功案例出现，比如Goldman Sachs的应用案例，Spark已经成为大数据分析领域的通用语言。 #### 三、Hadoop项目日渐成熟 一项针对2200名Hadoop用户的调查显示，只有3%的受访者计划在未来12个月内减少Hadoop的使用，而76%已经在使用Hadoop的企业表示将在接下来的三个月内扩大其使用规模。此外，接近半数尚未部署Hadoop的企业计划在未来一年内部署Hadoop。这项调查还发现，在使用Hadoop的企业中，Tableau是最受欢迎的商业智能工具之一。 #### 四、大数据发展壮大：Hadoop加入企业标准之中 随着Hadoop在企业中的地位日益稳固，企业对其安全性和稳定性提出了更高的要求。例如，Apache Sentry项目就提供了一套细化、基于角色的访问控制机制，确保了存储在Hadoop集群上的数据和元数据的安全性。这种对企业级RDBMS平台功能的支持，进一步推动了Hadoop成为企业IT系统的核心组成部分。 #### 五、大数据飞速发展：选项增多，加快Hadoop速度 为了满足企业对数据探索速度的需求，许多企业开始寻求能够提高Hadoop性能的技术解决方案，例如Cloudera Impala、AtScale、Actian Vector和JethroData等。这些工具旨在提供与传统数据仓库相似的快速查询能力，使得最终用户能够在大数据环境中进行高效的数据探索。 #### 六、数据分析与机器学习的深度融合 随着大数据技术的发展，数据分析与机器学习之间的界限正在变得越来越模糊。企业不仅需要收集和存储大量的数据，还需要利用先进的算法和技术来挖掘数据背后的价值。因此，未来的趋势将是数据分析与机器学习更加紧密地结合，形成一个完整的数据驱动决策过程。 #### 七、边缘计算的重要性凸显 随着物联网(IoT)设备的广泛部署，数据生成的位置越来越靠近实际应用场景。边缘计算技术可以实现在数据产生的源头进行初步处理和分析，减轻中心化数据中心的压力，提高响应速度和效率。这种趋势意味着边缘计算将成为大数据处理的关键环节。 #### 八、增强隐私保护和数据治理 随着数据量的激增，如何保护个人隐私和确保数据安全成为了一个亟待解决的问题。企业和组织需要建立更完善的数据治理框架，包括但不限于数据分类、权限管理、审计跟踪等措施，以确保合规性和数据质量。 2016年的大数据趋势涵盖了技术革新、应用扩展以及企业需求等多个方面。从NoSQL技术的兴起、Apache Spark的应用推广到Hadoop项目的成熟与发展，再到边缘计算和数据治理的重要性提升，这些趋势共同描绘了大数据领域未来发展的蓝图。