大數(shù)據(jù)處理必需的技術(shù)包括：hadoop 生態(tài)系統(tǒng)提供分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理功能。云計(jì)算平臺(tái)提供可擴(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)增強(qiáng)并行性和容錯(cuò)性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)不同格式的數(shù)據(jù)，用于分析和報(bào)告。分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具允許數(shù)據(jù)探索和提取見(jiàn)解。數(shù)據(jù)治理和安全工具管理和保護(hù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化工具將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的表示。

大數(shù)據(jù)處理所需的技術(shù)

大數(shù)據(jù)處理涉及海量且復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和先進(jìn)技術(shù)來(lái)有效處理。以下是一些大數(shù)據(jù)處理所需的必備技術(shù)：

1. hadoop 生態(tài)系統(tǒng)

hadoop 是一個(gè)開(kāi)源框架，提供分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理能力。它包括 hadoop 分布式文件系統(tǒng) (hdfs) 和 mapreduce 編程模型，可并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

2. 云計(jì)算平臺(tái)

云計(jì)算平臺(tái)（例如亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS)、微軟 azure 和谷歌云平臺(tái)）提供可擴(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，支持大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。它們提供按需資源、無(wú)服務(wù)器計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。

3. 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（例如 apache Cassandra、hbase 和 mongodb）專門(mén)設(shè)計(jì)用于處理大數(shù)據(jù)。它們將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)服務(wù)器上，通過(guò)并行性和容錯(cuò)性增強(qiáng)性能。

4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集中式存儲(chǔ)，可用于分析和報(bào)告。數(shù)據(jù)湖是更大、更靈活的存儲(chǔ)系統(tǒng)，可存儲(chǔ)各種格式的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

5. 分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具

分析工具（例如 apache spark、hive 和 Presto）允許用戶探索和查詢大數(shù)據(jù)集。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于從大數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解和做出預(yù)測(cè)。

6. 數(shù)據(jù)治理和安全工具

數(shù)據(jù)治理工具有助于管理和組織大數(shù)據(jù)，確保其準(zhǔn)確性和一致性。安全工具對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)、泄露和破壞至關(guān)重要。

7. 數(shù)據(jù)可視化工具

數(shù)據(jù)可視化工具（例如 Tableau、Power BI 和 QlikView）將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化表示，使其易于理解和分析。