大数据技术已经成为信息化领域的重要组成部分，提高业务效率、优化管理和决策，成了数据时代企业的必由之路。而在2017年，大数据技术发展在不断推进，不断深化和优化，这里就为大家带来一份“2017 大数据技术”的新观察与新进展。

一、云计算大数据技术的融合发展

云计算和大数据技术相互促进发展已经成了大势所趋。在 2017 年，混合云计算更是得到了迅速发展。另外，随着 AI 技术的不断融合，云计算大数据技术融合发展的前景也将会愈发广阔。

二、Hadoop的大升级

Hadoop是大数据技术的一大代表和基础，而在 2017 年，该平台也经历了一番大升级。其中，Hadoop3.0升级上线，以及Hadoop也在加速向GPU计算的转移，这些都为Hadoop平台的发展提供了新的契机。

三、 KairosDB 的出现

KairosDB是一个开源的分布式时序管理数据库，适用于海量时序数据的实时处理，今年也是关注力最为热烈的开源项目之一。KairosDB 的出现，将时间序列数据处理带入了一个实时高可用的新时代。

四、NoSQL 的红利

在 2017 年，NoSQL（Not Only SQL）数据库的讨论聚焦到实践应用上，尤其是针对大数据的场景。Java和Python的高可用性驱动，已经让NoSQL数据库的应用更加常见。

五、数据聚合和统计分析

2017年，数据聚合和统计分析不断升级， 业务多样化的数据处理需求已经成为大数据技术的发展核心。蒸蒸日上的PySpark、SparkR，以及Machine Learning库等，都让统计分析更加丰富和深刻。

六、AI 驱动下的大数据

AI 技术的崛起，为大数据技术带来了全新的变革，无论是在智能化数据存储，还是在数据分析上，前沿技术都是开始涌现。在未来，我们可以预计大数据技术会继续发展，与AI技术更加密切地结合，为企业提升业务水平和竞争力提供充沛动力。

以上就是围绕关键词“2017 大数据技术”的新观察和新进展。作为技术的发展不断为企业和社会带来更新、方便和效率，大数据技术更是为企业的信息化发展带来更多的机会。我们期待的是，未来会更加美好、更加智慧。

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