當代大數據技術有哪些

當代最流行的大數據技術包括：分佈式處理框架 hadoop分佈式計算引擎 spark分佈式 nosql 數據庫 cassandra文檔型 nosql 數據庫 mongodb分佈式搜索引擎 elasticsearch分佈式流處理平臺 kafka機器學習庫 tensorflow神經網絡 api keras深度學習框架 pytorch梯度提升決策樹算法 xgboost

當代大數據技術

大數據技術的迅速發展正在對各行各業產生革命性的影響。以下是一些當代最流行的大數據技術：

1. Hadoop

Hadoop 是一個開源分佈式處理框架，用於處理和存儲大數據集。它由 MapReduce 和 HDFS 組成，分別負責並行數據處理和分佈式文件系統。

2. Spark

Spark 是一個開源分佈式計算引擎，用於處理大數據集。它比 Hadoop 更快，因爲它的內存數據處理技術。

3. Cassandra

Cassandra 是一個分佈式 NoSQL 數據庫，用於管理和檢索大量非結構化數據。它提供了高可用性、可擴展性和低延遲。

4. MongoDB

MongoDB 是一個文檔型 NoSQL 數據庫，用於存儲和檢索大量半結構化數據。它以其靈活性、可擴展性和易用性而聞名。

5. Elasticsearch

Elasticsearch 是一個開源分佈式搜索引擎，用於搜索和分析大數據集。它提供了快速且可擴展的搜索體驗。

6. Kafka

Kafka 是一個分佈式流處理平臺，用於實時處理大數據流。它提供了高吞吐量、低延遲和彈性。

7. TensorFlow

TensorFlow 是一個開源機器學習庫，用於開發和訓練機器學習模型。它提供了可擴展性、性能和易用性。

8. Keras

Keras 是基於 TensorFlow 的高級神經網絡 API，用於簡化機器學習模型的開發。它提供了直觀的界面和強大的功能。

9. PyTorch

PyTorch 是一個開源深度學習框架，用於研究和部署深度學習模型。它提供了靈活性和計算效率。

10. XGBoost

XGBoost 是一種梯度提升決策樹算法，用於預測建模和機器學習。它以其效率、可擴展性和準確性而聞名。

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