大数据之所以（yǐ）能够从概（gài）念（niàn）走（zǒu）向落地，说到底（dǐ）还是因为大数据处理技术的成熟，面对海量的数据，在有限的硬件（jiàn）条件下（xià），以低成本满足（zú）大数据处理的各种（zhǒng）实际需求。那么（me）具体（tǐ）处理（lǐ）大数据需要哪些技术（shù），今天我们来简单介绍一（yī）下大数据核心技（jì）术。

大数据处理，其实最主要的支（zhī）撑技（jì）术就是分（fèn）布式和并（bìng）行计算、大数据云以及大（dà）数据（jù）内（nèi）存计算。

大数据（jù）的分布式和并行计算

分布式计算（suàn），将复杂任务分解成子任务（wù）、同时执行单独（dú）子任务的方法，所以称（chēng）之为分布式并行（háng）计算。分布式计算比传统计算更（gèng）快捷、更高效，可在（zài）有限的时间（jiān）内处理（lǐ）大量的数据，完成复杂度更高的计（jì）算（suàn）任务。

而Hadoop，作为代表性的第一代开源框架，就是（shì）基于分布（bù）式并行计算的思想（xiǎng）来实现的。

Hadoop分布（bù）式文件（jiàn）系统，建立起（qǐ）可靠、高带宽、低成本的数据存（cún）储集群，便于跨机器的相关文件管理（lǐ）。

Hadoop的MapReduce引擎，则是高性能的并行/分布式MapReduce算（suàn）法数据的（de）处理实现（xiàn）。

云（yún）计算（suàn）和大数据

当数据（jù）的规模越来（lái）越大，存（cún）储和管理大数据（jù），在硬件和软（ruǎn）件上（shàng）都需要提升，而硬件资（zī）源成本高昂（áng），对企业而言会造成极大的成本负担。而云计算，提（tí）供共享（xiǎng）计（jì）算资源集（jí）合，支持（chí）在云上进行（háng）应用（yòng）程序、存储（chǔ）、计算、网络、开发、部（bù）署平（píng）台以及（jí）业务流程（chéng）。

在云计算中，所有（yǒu）的（de）数据被收集到数据中（zhōng）心，然（rán）后分（fèn）发给最（zuì）终（zhōng）用（yòng）户（hù）。而（ér）且，自动数（shù）据备份（fèn）和恢复还（hái）能够（gòu）确（què）保业务连贯性。因（yīn）此在大数（shù）据当中，云（yún）计算技术同样提（tí）供（gòng）了重（chóng）要（yào）的支持。

大数据内存计算技术

对大数据处理（lǐ）能力（lì）需求，可以（yǐ）通过分布式计算得到基本的满足。但在想要进一步（bù）提升（shēng）处理能（néng）力和速度，又需要内存计算（suàn）（IMC）来完成。Hadoop之后出现的Spark，就是基于内存计算，大大提升数据处理效（xiào）率（lǜ）。

IMC使用在（zài）主存储器（RAM）中的（de）数据，这使得数据处理的速度更快。结构（gòu）化数据存储在（zài）关系数据库中（RDB），使用SQL查询（xún）进行信息检索。非结构化数据包括广（guǎng）泛的（de）文本（běn）、图像、视频等，则通（tōng）过NoSQL数据库来完成存（cún）储。

IMC处理大（dà）数（shù）据的（de）数据量，NoSQL数据库处理大（dà）数据的多样性。

关于处理大数据需要（yào）哪些技（jì）术，大数（shù）据核心技（jì）术（shù），以（yǐ）上就为大（dà）家做（zuò）了一个简单的介绍了。大数据处理，离不开（kāi）技术手段的支持，而掌握大数据（jù）技术的人才，将在行业发（fā）展当中掌握更好的（de）机遇（yù）。