大数据基础技术
编程语言
- Python：数据科学的首选语言，拥有丰富的库（Pandas、NumPy、Scikit-learn）。
- Java/Scala：Hadoop、Spark等大数据框架主要基于JVM生态，Scala是Spark的官方语言。
- SQL：数据查询和分析的基础，几乎所有大数据平台都支持SQL或类SQL语法。
最新趋势（2024年数据）：
根据Stack Overflow 2023开发者调查，Python仍是数据科学领域最受欢迎的语言（占比 2%），而Scala在大数据工程师中的使用率增长至 5%（来源：Stack Overflow 2023 Survey）。
大数据存储与计算框架
| 技术 | 适用场景 | 市场份额（2024） |
|---|---|---|
| Hadoop | 分布式存储（HDFS）+批处理 | 1% |
| Spark | 内存计算、流批一体 | 7% |
| Flink | 实时流处理 | 5% |
| ClickHouse | 高性能OLAP分析 | 9% |
（数据来源：DB-Engines Ranking 2024年4月更新）
Spark凭借其高性能和易用性,已成为企业级大数据处理的主流选择，而Flink在实时计算领域的增长显著。
数据分析与机器学习
数据分析工具
- Pandas/Numpy：Python数据处理核心库。
- Apache Superset/Tableau：数据可视化工具，帮助企业快速生成BI报表。
- Dbt (Data Build Tool)：现代数据栈（Modern Data Stack）的核心，用于数据建模和转换。
行业数据：
根据Gartner 2024报告，全球数据分析市场规模预计达到 $3500亿，AI驱动的分析工具 增速最快（年增长率 22%）。
机器学习与AI
大数据与AI紧密结合,常见学习路径：
- 特征工程（数据清洗、特征提取）
- 模型训练（Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch）
- 模型部署（MLflow、Kubeflow）
最新案例：
- OpenAI的GPT-4 训练数据量超过 1万亿 token，依赖分布式计算框架（如Ray）。
- Netflix推荐系统 每天处理 5PB 用户行为数据（来源：Netflix Tech Blog）。
云计算与大数据架构
云原生大数据
三大云厂商的核心服务：
| 云平台 | 存储服务 | 计算引擎 | 机器学习平台 |
|---------|--------------|--------------|-------------|
| AWS | S3 + Redshift| EMR + Glue | SageMaker |
| Azure | Blob Storage | HDInsight | Azure ML |
| GCP | BigQuery | Dataproc | Vertex AI |
市场占比（2024 Q1）：
- AWS 34%
- Azure 23%
- GCP 10%
（来源：Synergy Research Group）
数据湖与数据仓库
- 数据湖（Delta Lake、Iceberg）：存储原始数据，适合探索性分析。
- 数据仓库（Snowflake、BigQuery）：结构化存储，优化查询性能。
Snowflake 2024财报显示，其年营收增长 67%，反映企业对云数仓的高需求。
实时数据处理与数据治理
流计算技术
- Kafka：高吞吐消息队列，日均处理 万亿级 消息（LinkedIn案例）。
- Flink：低延迟流处理，阿里双11峰值 每秒1亿 事件处理。
数据质量与安全
- Great Expectations：数据质量校验工具。
- Apache Ranger：大数据权限管理。
合规要求：
欧盟《数据治理法案》（DGA）2024年生效，要求企业加强数据血缘追踪。
大数据技术迭代迅速,但核心逻辑不变：数据采集→存储→计算→分析→应用，建议从Python+SQL入门，逐步掌握Spark/Flink，再深入云平台和AI。
真正的竞争力不在于掌握多少工具,而在于能否用数据驱动业务决策。
