隨著大資料技術滲透到各行各業，很多人也轉行到大資料，有很多的哪些大資料技術掌握後在工作運用中會輕鬆一些，下面列十大最熱門的大資料技術，大家可以學習瞭解。

預測分析

： 預測分析 是一種統計或資料探勘解決方案，包含可在結構化和非結構化資料中使用以確定未來結果的演算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。隨著現在硬體和軟體解決方案的成熟，許多公司利用大資料技術來收集海量資料、訓練模型、優化模型，併發布預測模型來提高業務水平或者避免風險;當前最流行的預測分析工具當屬IBM公司的SPSS,SPSS這個軟體大家都已經很熟悉了，它集資料錄入、整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組，SPSS的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF資料檔案。

NoSQL資料庫

：非關係型資料庫包括Key-value型(Redis)資料庫、文件型(MonogoDB)資料庫、圖型(Neo4j)資料庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。儘管早期的堆疊程式碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。

搜尋和認知商業

：當今時代大資料與分析已經發展到一個新的高度，那就是認知時代，認知時代不再是簡單的資料分析與展示，它更多的是上升到一個利用資料來支撐人機互動的一種模式，例如前段時間的圍棋大戰，就是一個很好的應用、現已經逐步推廣到機器人的應用上面，也就是下一個經濟爆發點——人工智慧，網際網路人都比較熟悉國內的BAT，以及國外的apple、google、facebook、IBM、微軟、亞馬遜等等;可以大致看一下他們的商業佈局，未來全是往人工智慧方向發展，當然目前在認知商業這一塊IBM當屬領頭羊，特別是當前主推的watson這個產品，以及取得了非常棒的效果;關於更多認知商業資料，

流式分析

：目前流式計算是業界研究的一個熱點，最近Twitter、LinkedIn等公司相繼開源了流式計算系統Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前開源的S4，流式計算研究在網際網路領域持續升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的資料來源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在於社交網站、部落格、電子郵件、視訊、新聞、電話記錄、傳輸資料、電子感應器之中的數字格式的資訊流進行快速處理並反饋的需求。 記憶體資料結構：通過動態隨機記憶體訪問(DRAM)、Flash和SSD等分散式儲存系統提供海量資料的低延時訪問和處理; 分散式儲存系統：分散式儲存是指儲存節點大於一個、資料儲存多副本以及高效能的計算網路;利用多臺儲存伺服器分擔儲存負荷，利用位置伺服器定位儲存資訊，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴充套件。

資料視覺化

：資料視覺化技術是指對各型別資料來源(包括hadoop上的海量資料以及實時和接近實時的分散式資料)進行顯示;當前國內外資料分析展示的產品很多，如果是企業單位以及政府單位建議使用 cognos ，安全、穩定、功能強大、支援大資料、非常不錯的選擇。

資料整合

：通過亞馬遜彈性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等軟體進行業務資料整合;

資料預處理

：資料整合是指對資料來源進行清洗、裁剪，並共享多樣化資料來加快資料分析;

資料校驗

：對分散式儲存系統和資料庫上的海量、高頻率資料集進行資料校驗，去除非法資料，補全缺失。