大数据之所（suǒ）以能够从概念走向落地，说到底还是因为大数据处理技术的成（chéng）熟，面对海（hǎi）量（liàng）的数据，在有限的硬件条件下，以低（dī）成（chéng）本满（mǎn）足（zú）大数据处理的各种实际需（xū）求。那么具体处理大数（shù）据需要哪些技术，今天我们来简单介绍一下大数据核心技术。

大数据（jù）处理，其实最主要的支撑技术就是分布式和并行计（jì）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（shì）计算，将复杂任务分解成子任务、同（tóng）时执行单（dān）独子任务的（de）方法，所以称之为分布式并行计算。分布（bù）式计算比传（chuán）统计算更快捷、更高效，可在有限的时间内处（chù）理大量（liàng）的数（shù）据，完成复杂度更高的计算任务（wù）。

而Hadoop，作（zuò）为代表性的第一代开源框（kuàng）架，就是基于分布式并行计算（suàn）的思想来实现的（de）。

Hadoop分布（bù）式（shì）文件系（xì）统，建立起可靠、高带宽、低成（chéng）本的数据存储（chǔ）集群，便于跨机器的相（xiàng）关（guān）文（wén）件管理。

Hadoop的MapReduce引擎（qíng），则（zé）是高性能（néng）的并行/分布式MapReduce算法（fǎ）数据的处理实（shí）现。

云计算（suàn）和大数据

当数（shù）据的规模越来越大，存储和管理大数据，在硬件和软（ruǎn）件上都需要提升，而（ér）硬件资（zī）源成本高昂，对企（qǐ）业而言会造（zào）成极（jí）大的成本负（fù）担。而（ér）云计算，提供共享计算资（zī）源集合，支持（chí）在云上（shàng）进行应用程序、存（cún）储、计算、网络、开发、部署（shǔ）平台（tái）以及业（yè）务流程。

在云计算中（zhōng），所有的（de）数据被收集到数据中心，然（rán）后分发给最终用（yòng）户。而且，自动数据备份和恢（huī）复还（hái）能够确（què）保业务（wù）连贯性。因此在大数据（jù）当中，云计算技术（shù）同样提供了（le）重要的支持。

大数（shù）据内存计算（suàn）技（jì）术

对大数据处理能（néng）力需求，可以通过分布式（shì）计算得到基本的满足。但在想要进一步提升（shēng）处理能力和速度，又需要内存计算（IMC）来完成。Hadoop之后出现（xiàn）的Spark，就（jiù）是基于内存计算（suàn），大大（dà）提升数据处理（lǐ）效率。

IMC使用在主存（cún）储器（RAM）中（zhōng）的数据，这使（shǐ）得数据处理的（de）速度更（gèng）快。结构化数据存（cún）储在关（guān）系数据库中（RDB），使用SQL查询进行信息检索。非（fēi）结（jié）构化数据包括广泛的文（wén）本、图像、视频等（děng），则通过NoSQL数据库（kù）来完成存储。

IMC处理大数据（jù）的数据量，NoSQL数据库处理大数（shù）据的（de）多（duō）样性。

关于处理大数据需要哪些技术，大（dà）数据核心技（jì）术，以（yǐ）上就为大（dà）家做了一个简单的介（jiè）绍了（le）。大数（shù）据处（chù）理，离不开技术手段的支持，而掌握大数（shù）据技术（shù）的人才，将在行业（yè）发展当中（zhōng）掌握更好的机遇。