大数据_大数据核心技术介绍：大数据处理技术

大数据之所以能够从概念走向落地&＃xff0c;说到底还是因为大数据处理技术的成熟&＃xff0c;面对海量的数据&＃xff0c;在有限的硬件条件下&＃xff0c;以低成本满足大数据处理的各种实际需求。那么具体处理大数据需要哪些技术&＃xff0c;今天我们来简单介绍一下大数据核心技术。
大数据处理&＃xff0c;其实最主要的支撑技术就是分布式和并行计算、大数据云以及大数据内存计算。

大数据的分布式和并行计算
分布式计算&＃xff0c;将复杂任务分解成子任务、同时执行单独子任务的方法&＃xff0c;所以称之为分布式并行计算。分布式计算比传统计算更快捷、更高效&＃xff0c;可在有限的时间内处理大量的数据&＃xff0c;完成复杂度更高的计算任务。
而Hadoop&＃xff0c;作为代表性的第一代开源框架&＃xff0c;就是基于分布式并行计算的思想来实现的。
Hadoop分布式文件系统&＃xff0c;建立起可靠、高带宽、低成本的数据存储集群&＃xff0c;便于跨机器的相关文件管理。
Hadoop的MapReduce引擎&＃xff0c;则是高性能的并行/分布式MapReduce算法数据的处理实现。云计算和大数据
当数据的规模越来越大&＃xff0c;存储和管理大数据&＃xff0c;在硬件和软件上都需要提升&＃xff0c;而硬件资源成本高昂&＃xff0c;对企业而言会造成极大的成本负担。而云计算&＃xff0c;提供共享计算资源集合&＃xff0c;支持在云上进行应用程序、存储、计算、网络、开发、部署平台以及业务流程。
在云计算中&＃xff0c;所有的数据被收集到数据中心&＃xff0c;然后分发给最终用户。而且&＃xff0c;自动数据备份和恢复还能够确保业务连贯性。因此在大数据当中&＃xff0c;云计算技术同样提供了重要的支持。大数据内存计算技术
对大数据处理能力需求&＃xff0c;可以通过分布式计算得到基本的满足。但在想要进一步提升处理能力和速度&＃xff0c;又需要内存计算(IMC)来完成。Hadoop之后出现的Spark&＃xff0c;就是基于内存计算&＃xff0c;大大提升数据处理效率。
IMC使用在主存储器(RAM)中的数据&＃xff0c;这使得数据处理的速度更快。结构化数据存储在关系数据库中(RDB)&＃xff0c;使用SQL查询进行信息检索。非结构化数据包括广泛的文本、图像、视频等&＃xff0c;则通过NoSQL数据库来完成存储。
IMC处理大数据的数据量&＃xff0c;NoSQL数据库处理大数据的多样性。
关于处理大数据需要哪些技术&＃xff0c;大数据核心技术&＃xff0c;以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据处理&＃xff0c;离不开技术手段的支持&＃xff0c;而掌握大数据技术的人才&＃xff0c;将在行业发展当中掌握更好的机遇。