当代最流行的大数据技术包括：分布式处理框架 hadoop分布式计算引擎 spark分布式 nosql 数据库 cassandra文档型 nosql 数据库 mongodb分布式搜索引擎 elasticsearch分布式流处理平台 kafka机器学习库 tensorflow神经网络 api keras深度学习框架 pytorch梯度提升决策树算法 xgboost
当代大数据技术
大数据技术的迅速发展正在对各行各业产生革命性的影响。以下是一些当代最流行的大数据技术：
1. hadoop
hadoop 是一个开源分布式处理框架，用于处理和存储大数据集。它由 mapreduce 和 hdfs 组成，分别负责并行数据处理和分布式文件系统。
2. spark
spark 是一个开源分布式计算引擎，用于处理大数据集。它比 hadoop 更快，因为它的内存数据处理技术。
3. Cassandra
Cassandra 是一个分布式 nosql 数据库，用于管理和检索大量非结构化数据。它提供了高可用性、可扩展性和低延迟。
4. mongodb
mongodb 是一个文档型 nosql 数据库，用于存储和检索大量半结构化数据。它以其灵活性、可扩展性和易用性而闻名。
5. Elasticsearch
Elasticsearch 是一个开源分布式搜索引擎，用于搜索和分析大数据集。它提供了快速且可扩展的搜索体验。
6. kafka
kafka 是一个分布式流处理平台，用于实时处理大数据流。它提供了高吞吐量、低延迟和弹性。
7. tensorflow
tensorflow 是一个开源机器学习库，用于开发和训练机器学习模型。它提供了可扩展性、性能和易用性。
8. Keras
Keras 是基于 tensorflow 的高级神经网络 API，用于简化机器学习模型的开发。它提供了直观的界面和强大的功能。
9. PyTorch
PyTorch 是一个开源深度学习框架，用于研究和部署深度学习模型。它提供了灵活性和计算效率。
10. XGBoost
XGBoost 是一种梯度提升决策树算法，用于预测建模和机器学习。它以其效率、可扩展性和准确性而闻名。
