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649大數據之所以能夠從概念走向落地，說到底還是因為大數據處理技術的成熟，面對海量的數據，在有限的硬件條件下，以低成本滿足大數據處理的各種實際需求。那么具體處理大數據需要哪些技術，今天我們來簡單介紹一下大數據核心技術。
大數據處理，其實最主要的支撐技術就是分布式和并行計算、大數據云以及大數據內存計算。
大數據的分布式和并行計算
分布式計算，將復雜任務分解成子任務、同時執行單獨子任務的方法，所以稱之為分布式并行計算。分布式計算比傳統計算更快捷、更高效，可在有限的時間內處理大量的數據，完成復雜度更高的計算任務。
而Hadoop，作為代表性的第一代開源框架，就是基于分布式并行計算的思想來實現的。
Hadoop分布式文件系統，建立起可靠、高帶寬、低成本的數據存儲集群，便于跨機器的相關文件管理。
Hadoop的MapReduce引擎，則是高性能的并行/分布式MapReduce算法數據的處理實現。
云計算和大數據
當數據的規模越來越大，存儲和管理大數據，在硬件和軟件上都需要提升，而硬件資源成本高昂，對企業而言會造成極大的成本負擔。而云計算，提供共享計算資源集合，支持在云上進行應用程序、存儲、計算、網絡、開發、部署平臺以及業務流程。
在云計算中，所有的數據被收集到數據中心，然后分發給最終用戶。而且，自動數據備份和恢復還能夠確保業務連貫性。因此在大數據當中，云計算技術同樣提供了重要的支持。
大數據內存計算技術
對大數據處理能力需求，可以通過分布式計算得到基本的滿足。但在想要進一步提升處理能力和速度，又需要內存計算（IMC）來完成。Hadoop之后出現的Spark，就是基于內存計算，大大提升數據處理效率。
IMC使用在主存儲器（RAM）中的數據，這使得數據處理的速度更快。結構化數據存儲在關系數據庫中（RDB），使用SQL查詢進行信息檢索。非結構化數據包括廣泛的文本、圖像、視頻等，則通過NoSQL數據庫來完成存儲。
IMC處理大數據的數據量，NoSQL數據庫處理大數據的多樣性。
關于處理大數據需要哪些技術，大數據核心技術，以上就為大家做了一個簡單的介紹了。大數據處理，離不開技術手段的支持，而掌握大數據技術的人才，將在行業發展當中掌握更好的機遇。
