大数据技术培训：大数据技术发展趋势

大数据市场的繁荣，带动了对大数据人才的需求上涨，专业的大数据人才越来越受到企业的重视。而大数据人才的核心技能，主要是对于大数据技术的掌握，能够基于大数据技术，实现对于大数据的处理以及数据价值的挖掘。今天我们就从大数据技术培训的角度，来聊一聊大数据技术发展趋势。

大数据技术的发展，历经了多个阶段，而真正大数据技术开始成熟，是来自于Google在2004年提出了的分布式数据系统（Google file system，GFS）、分布式计算系统MapReduce和分布式数据库BigTable，基于这套体系，大数据处理技术开始走向成熟。


2014年以后，整体大数据的技术栈已经趋于稳定，由于云计算、人工智能等技术发展，还有芯片、内存端的变化，大数据技术也在发生相应的变化：

一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapReduce，流计算采用Storm。

后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，Spark Streaming采用了micro-bach的思路来处理流数据。近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。而Spark近期也抛弃了自身微批处理的架构，转向了纯流架构Structure Streaming，流计算的未来霸主还未见分晓。

二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，例如GPU擅长图像数据的处理，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。

以上就是从大数据技术培训角度为大家带来的大数据技术发展趋势解析，我们可以看到，大数据技术一直都是处在快速更迭的状态的，基于最新的大数据需求，大数据技术框架也在不断更新优化。加米谷大数据，成都大数据培训机构，专业大数据开发培训课程，2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！