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509大數(shù)據(jù)之所以能夠從概念走向落地，說(shuō)到底還是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)處理技術(shù)的成熟，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，在有限的硬件條件下，以低成本滿足大數(shù)據(jù)處理的各種實(shí)際需求。那么具體處理大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)，今天我們來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下大數(shù)據(jù)核心技術(shù)。
大數(shù)據(jù)處理，其實(shí)最主要的支撐技術(shù)就是分布式和并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)云以及大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算。
大數(shù)據(jù)的分布式和并行計(jì)算
分布式計(jì)算，將復(fù)雜任務(wù)分解成子任務(wù)、同時(shí)執(zhí)行單獨(dú)子任務(wù)的方法，所以稱之為分布式并行計(jì)算。分布式計(jì)算比傳統(tǒng)計(jì)算更快捷、更高效，可在有限的時(shí)間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)，完成復(fù)雜度更高的計(jì)算任務(wù)。
而Hadoop，作為代表性的第一代開(kāi)源框架，就是基于分布式并行計(jì)算的思想來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
Hadoop分布式文件系統(tǒng)，建立起可靠、高帶寬、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集群，便于跨機(jī)器的相關(guān)文件管理。
Hadoop的MapReduce引擎，則是高性能的并行/分布式MapReduce算法數(shù)據(jù)的處理實(shí)現(xiàn)。
云計(jì)算和大數(shù)據(jù)
當(dāng)數(shù)據(jù)的規(guī)模越來(lái)越大，存儲(chǔ)和管理大數(shù)據(jù)，在硬件和軟件上都需要提升，而硬件資源成本高昂，對(duì)企業(yè)而言會(huì)造成極大的成本負(fù)擔(dān)。而云計(jì)算，提供共享計(jì)算資源集合，支持在云上進(jìn)行應(yīng)用程序、存儲(chǔ)、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、開(kāi)發(fā)、部署平臺(tái)以及業(yè)務(wù)流程。
在云計(jì)算中，所有的數(shù)據(jù)被收集到數(shù)據(jù)中心，然后分發(fā)給最終用戶。而且，自動(dòng)數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)還能夠確保業(yè)務(wù)連貫性。因此在大數(shù)據(jù)當(dāng)中，云計(jì)算技術(shù)同樣提供了重要的支持。
大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算技術(shù)
對(duì)大數(shù)據(jù)處理能力需求，可以通過(guò)分布式計(jì)算得到基本的滿足。但在想要進(jìn)一步提升處理能力和速度，又需要內(nèi)存計(jì)算（IMC）來(lái)完成。Hadoop之后出現(xiàn)的Spark，就是基于內(nèi)存計(jì)算，大大提升數(shù)據(jù)處理效率。
IMC使用在主存儲(chǔ)器（RAM）中的數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)處理的速度更快。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中（RDB），使用SQL查詢進(jìn)行信息檢索。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括廣泛的文本、圖像、視頻等，則通過(guò)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)完成存儲(chǔ)。
IMC處理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)處理大數(shù)據(jù)的多樣性。
關(guān)于處理大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)，大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，以上就為大家做了一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹了。大數(shù)據(jù)處理，離不開(kāi)技術(shù)手段的支持，而掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的人才，將在行業(yè)發(fā)展當(dāng)中掌握更好的機(jī)遇。
