大数据分析技术的未来发展趋势 - 168大数据

大数据分析技术在现阶段还在不断的发展过程中，对于很多的计算机软件公司，对于大数据分析技术的进一步发展处在不断的研究阶段，大数据分析技术未来会向什么方向发展，会不会被其他的方式所取代，这也是计算机行业所关注的。

不论商业智能以及其他技术的发展，大数据分析技术的基础作用还是不可以小视的，大数据分析技术会被替代我们现在暂且不会有结果，但是它还在不断的发展过程当中。

就是要兼容内存数据的处理，或者说是收集不同来源的数据，流大数据分析技术的应用，运行的速度和处理数据的速度都会大大加快，也会实现实时数据的批处理，特别是对于一些财务数据或者社交媒体数据以及操作日志等，都可以进行数据流处理管理，流大数据分析技术的发展，会更加有利于机器学习的发展和交互式数据的发展，也有利于研发人员的使用和企业员工的使用。现阶段比较有代表性的流大数据分析技术主要有Summingbird，SQLstream等。

现在最普遍的即服务就是“云服务”，一个大规模的web服务，就是我们说的服务云，弹性的收集并处理大量的数据，一方面相当于托管服务，另一方面也为了用户更好的获取、分析数据提供了管理服务，实现了存档、处理、安全的一致性，当然随着使用用户的越来越多，云服务的安全性以及使用的功能也在得到不断的加强，如何让用户只关注研究数据，不用担心基础的设备，大数据的即服务也在得到不断的发展，现在这方面应用的例子就是Mortar、Joyent等平台。

大数据的分布存储以及相关的管理过程，如果要进行大规模的处理，需要运行相关的查询成寻，可以直接查询存储的数据，不需要再进行数据的转换，当然，现在也是有相关的查询工具，但是为了更进一步的提高大数据查询的效率，大量的查询工具开始产生，提供了可扩展性的查询，实现了对任意数据源的交互分析，现阶段的项目主要包括Apache Drill、Pivotal’s HAWQ等。

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