2022年大數據技術行業分析

  中國報告大廳網訊，網際網路行業的快速發展推動海量數據的產生，大數據相關崗位逐年增漲超過20%左右，在大數據觀念不斷提出的今天，加強數據大數據挖掘及時的應用已成為大勢所趨。大數據時代的到來，已經影響了社會生活方方面面。以下對2022年大數據技術行業分析。

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

  隨著銀行業、保險業，電子商務的不斷發展，非結構數據的數量越來越多，增加了大數據分析的難度，對於大數據方面的程式設計師要求越來越高。現從程式設計師需掌握的五大核心技術來了解2022年大數據技術行業分析。

  一、大數據生命周期

  底層是基礎設施，涵蓋計算資源、內存與存儲和網絡互聯，具體表現為計算節點、集群、機櫃和數據中心。在此之上是數據存儲和管理，包括文件系統、資料庫和類似YARN的資源管理系統。然後是計算處理層，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各種不同計算範式，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。數據分析和可視化基於計算處理層。分析包括簡單的查詢分析、流分析以及更複雜的分析。

  二、大數據技術生態

  大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程並無太大差異，主要區別在於：由於大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各處理環節中都可以採用並行處理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式處理方式已經成為大數據處理各環節的通用處理方法。

  三、大數據採集與預處理

  在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapReduce產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。對於不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML樹、關係表等，表現為數據的異構性。

  四、大數據存儲與管理

  傳統的數據存儲和管理以結構化數據為主，因此關係數據庫系統(RDBMS)可以一統天下滿足各類應用需求。大數據半結構化和非結構化數據為主，結構化數據為輔，而且各種大數據應用通常是對不同類型的數據內容檢索、交叉比對、深度挖掘與綜合分析。面對這類應用需求，傳統資料庫無論在技術上還是功能上都難以為繼。因此，近幾年出現了oldSQL、NoSQL與NewSQL並存的局面。總體上，按數據類型的不同，大數據的存儲和管理採用不同的技術路線。

  五、大數據計算模式與系統

  計算模式的出現有力推動了大數據技術和應用的發展，使其成為目前大數據處理最為成功、最廣為接受使用的主流大數據計算模式。然而，現實世界中的大數據處理問題複雜多樣，難以有一種單一的計算模式能涵蓋所有不同的大數據計算需求。研究和實際應用中發現，由於MapReduce主要適合於進行大數據線下批處理，在面向低延遲和具有複雜數據關係和複雜計算的大數據問題時有很大的不適應性。

  當下，人們通過學習大數據相關技術，儘快的掌握大數據分析本領。大數據行業的基本流程與傳統數據基本流程並無太大差異。各大行業伴隨著人工智慧、5G通信技術等新型產業的蓬勃發展，大數據引領下的各行各業將全面實現數字經濟化，未來將會在各自領域內推動大數據產業進一步發展。

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