武汉面板数据分析指出，大数据、人工智能和区块链已经成为未来互联网核心的发展趋势。人工智能技术尚不成熟，区块链的落地应用缺乏市场支持，大数据技术已逐渐融入各行各业。大数据开发工程师最喜欢的技术是什么?技术学习应该注意哪些方面?

1. 分布式存储系统

分布式存储是指具有多个存储节点、数据多副本、高性能的计算网络;使用多台存储服务器分担存储负载，定位服务器对存储信息进行定位，不仅提高了系统的可用性、可靠性、访问效率，而且易于扩展。目前的开源HDFS仍然很好。需要的朋友可以有深入的了解;

2. 数据可视化

数据可视化技术是指各类数据源（包括Hadoop上的海量数据和实时、近实时的分布式数据）的显示;目前，国内外有很多产品通过数据分析进行展示。如果企业和政府部门推荐使用Cognos，那么它是一个安全、稳定、强大、支持大数据的非常好的选择;

3. 数据集成

通过Amazon elastic MR 、couchbase、Hadoop、hive、pig、spark、MapReduce、mongodb等软件进行业务数据集成;

4. 数据预处理

数据集成是指对数据源进行清理和切割，共享多样化数据，加快数据分析;

5. 数据验证

武汉面板数据分析指出，检查分布式存储系统和数据库中海量、高频的数据集，清除非法数据，补全缺失数据。目前，数据集成、处理和验证统称为ETL。ETL过程可以清理、提取结构化和非结构化数据，并将其转换为您需要的数据。同时，还可以保证数据的安全性和完整性。