随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。

　　目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。

　　1．数据湖

　　数据湖是个庞大的数据存储库，从不同来源收集数据，并以自然状态存储起来。切莫与数据仓库混为一谈，数据仓库基本上执行同样的功能，但不像数据湖那样以自然状态存储数据，而是对数据明确结构以便存储起来。

　　为了进一步了解两者之间的区别，不妨打个比方：数据湖如同未经过滤的河水，而数据仓库更像是一堆瓶装水。

　　2．Hadoop生态系统

　　ApacheHadoop可能不如以前那么流行，但说到大数据免不了要提到这项技术。这种开源框架用于大数据集的分布式处理。它已发展得很庞大，足以容纳相关软件的整个生态系统，许多商业大数据解决方案基于Hadoop。

　　3．NoSQL数据库

　　数据库管理员经常查询、处理和管理存储在关系数据库管理系统（RDMS）中的结构化数据。

　　另一方面，NoSQL数据库存储非结构化数据并提供快速性能。这意味着它在处理众多类型的海量数据的同时提供了灵活性。NoSQL数据库的几个例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。

　　4．ApacheSpark

　　ApacheSpark是一种用于在Hadoop中处理大量数据的引擎，比Hadoop的标准引擎MapReduce快100倍。人们对这项技术的兴趣正变得越来越浓厚。

　　5．人工智能

　　人工智能不是一项新技术，但这些年来它已证明了其实用性。在许多方面，大数据通过人工智能的两个分支：机器学习和深度学习在推动人工智能的发展方面发挥了作用。

　　众所周知，机器学习是指计算机无需繁琐的编程就能够学习。将这应用到大数据分析中，机器学习使系统能够查看历史数据、识别模式、构建模型、预测未来结果，并且主要与预测分析技术有关。

　　另一方面，深度学习是一种模仿人脑工作原理的机器学习，它创建人工神经网络，使用多层算法来分析数据。在大数据技术中，它让分析工具得以识别图像和视频中的内容，然后进行相应处理。

　　常见的大数据技术类型有哪些．中琛魔方大数据表示大数据分析模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进，希望成为一个数据专家，最重要的一点还是多实践！实践才是真理。