大数据之（zhī）所（suǒ）以能（néng）够从概念（niàn）走向落地，说到底还是因（yīn）为大（dà）数（shù）据处理技术的（de）成熟，面（miàn）对海量的数据，在（zài）有限的硬件条件下，以低成本（běn）满足大数据处理（lǐ）的各种实际（jì）需求。那（nà）么具（jù）体（tǐ）处理大数据（jù）需要哪些技（jì）术，今（jīn）天我们来（lái）简单介绍一下（xià）大（dà）数据（jù）核心技术。

大数（shù）据处理，其实最主（zhǔ）要（yào）的（de）支（zhī）撑（chēng）技术就是（shì）分布式和并行计算、大数据云以（yǐ）及大数据内存计算。

大数（shù）据的分布式和并行计算

分布式计算，将（jiāng）复杂任务分解（jiě）成子任务、同时执行单（dān）独（dú）子任务的方法，所以称之为分布（bù）式并（bìng）行计算（suàn）。分布式计算（suàn）比传统计（jì）算更快捷（jié）、更高效，可在有限的时间（jiān）内处理大量的（de）数据，完成复杂度更高的计（jì）算任务。

而Hadoop，作为代表性的第一（yī）代开源框架，就是基于分（fèn）布（bù）式并行计算的思想（xiǎng）来实现的（de）。

Hadoop分布式（shì）文件系统，建（jiàn）立起（qǐ）可靠、高带宽、低成（chéng）本的数据存（cún）储集群（qún），便于跨机器的相关文件管理。

Hadoop的（de）MapReduce引擎，则（zé）是高性能的并（bìng）行/分布式MapReduce算（suàn）法数据的（de）处理实现。

云计算和大数（shù）据

当数据的规模越来越大（dà），存储（chǔ）和管理大数据，在硬件和软件上都需要提升（shēng），而硬件资（zī）源（yuán）成本高昂，对企业而言会（huì）造成极（jí）大的成本（běn）负担。而云计算，提供共（gòng）享（xiǎng）计算（suàn）资源集（jí）合，支持在云上（shàng）进（jìn）行应用程序、存储（chǔ）、计算、网（wǎng）络、开发、部署平台以及（jí）业务流程。

在云计算（suàn）中，所有的数据（jù）被（bèi）收集到（dào）数据中心，然后分发给最（zuì）终用户。而（ér）且，自动数据备（bèi）份和恢复还能（néng）够确保业务连贯性。因此（cǐ）在大（dà）数据当中，云计算技术（shù）同（tóng）样提供了重要的（de）支（zhī）持。

大（dà）数据内存（cún）计算技（jì）术

对大数据处理（lǐ）能力需求，可以通过分布（bù）式计算得到基本的满足（zú）。但在（zài）想要进一步提升处（chù）理能力和速度，又（yòu）需要内存计算（suàn）（IMC）来完成。Hadoop之后（hòu）出现的（de）Spark，就是（shì）基于内（nèi）存计算，大大（dà）提升（shēng）数据处理效率。

IMC使用（yòng）在主存储器（RAM）中的数据，这使（shǐ）得数据（jù）处理的速度（dù）更快。结构化（huà）数（shù）据（jù）存储在关（guān）系（xì）数据库中（RDB），使用SQL查询进行信息检索。非结构（gòu）化数据包括广（guǎng）泛（fàn）的文（wén）本、图像、视（shì）频（pín）等，则通过NoSQL数（shù）据库来完成存储。

IMC处（chù）理（lǐ）大数据的数据（jù）量，NoSQL数据库处（chù）理大数据的多样性。

关于处理大数据需要哪些技术（shù），大数据核心技术，以上就为大家做（zuò）了一个（gè）简单（dān）的介绍（shào）了。大数据处（chù）理，离不开技术手段的支持，而掌握大数（shù）据技（jì）术的人才，将在行业（yè）发展当中掌握更（gèng）好（hǎo）的机（jī）遇。