大数据新技术如下：分布式计算云计算hadoopsparknosql 数据库流数据处理机器学习深度学习物联网（iot）这些技术增强了大数据平台的能力，提取见解并做出明智决策。
大数据采用的新技术
随着数据 حجم和复杂性的持续增长，大数据技术已成为提取有价值见解并做出明智决策的必不可少的工具。为了满足日益增长的需求，大数据领域已采用了众多创新技术。
1. 分布式计算
分布式计算将大量数据分散在多台计算机上处理。这使得大数据任务能够在并行执行，从而显著提高处理速度。
2. 云计算
云计算提供按需访问可扩展的计算资源。大数据平台可以利用云基础设施来动态扩展或缩减，以满足不断变化的处理需求。
3. hadoop
hadoop 是一个流行的大数据框架，用于分布式数据存储和处理。它包括用于数据存储的 hdfs 和用于数据处理的 mapreduce。
4. spark
spark 是一个内存内大数据处理引擎。它比 mapreduce 更高效，因为它可以在内存中而不是磁盘上处理数据。
nosql 数据库（例如 Cassandra、mongodb）是针对大数据用例量身定制的非关系数据库。它们提供了灵活的模式和可扩展性。
6. 流数据处理
流数据处理技术允许实时分析不断流入的数据。这对于欺诈检测、网络安全和物联网等应用程序至关重要。
7. 机器学习
机器学习算法被用于分析和预测大数据模式。这使得大数据平台能够自动化见解提取和决策制定。
8. 深度学习
深度学习是一种人工智能技术，用于处理复杂和高维数据。它已在大数据领域应用于图像识别、自然语言处理和推荐系统中。
物联网设备生成大量传感器数据。大数据平台可以整合和分析此数据，以提高效率、优化运营和创建新的见解。
这些新技术共同推动了大数据领域的进步，使组织能够从庞大且复杂的数据集 中获得更高的价值。
