大数据之所以（yǐ）能够从（cóng）概念走向（xiàng）落地，说到底还（hái）是（shì）因为大数（shù）据（jù）处理技术的成熟，面对海量的（de）数据，在有限的硬件条件下，以低成本满足大数据（jù）处理（lǐ）的各（gè）种实际需求。那么（me）具体（tǐ）处（chù）理大数（shù）据需要哪些（xiē）技术（shù），今天我们来简单介绍（shào）一下大数据核心技术。

大数据处理，其（qí）实（shí）最主（zhǔ）要的支撑技术就是分布式和并行计（jì）算、大数据（jù）云以及大数据内存计算。

大数据的分（fèn）布式和并行计算

分布式计算，将（jiāng）复杂任（rèn）务分（fèn）解成子任务、同时执行（háng）单独子任（rèn）务的方法，所以称之为分布（bù）式并（bìng）行计算。分布式计算比传统计算（suàn）更快（kuài）捷、更高效，可在有限（xiàn）的时（shí）间（jiān）内处理（lǐ）大量的数据，完成复杂（zá）度更高的计（jì）算任务。

而Hadoop，作为代表性的（de）第一代开源框架，就（jiù）是基于分布式并行计算的思想来实现的。

Hadoop分布式文（wén）件系（xì）统，建立起可靠、高带宽、低成本的数据存储集群，便于跨机器的（de）相关文件管（guǎn）理。

Hadoop的MapReduce引擎，则是高（gāo）性（xìng）能的（de）并行/分布式MapReduce算法数据的处理实现。

云计算和大数据

当数据的规模越来越大，存储（chǔ）和管理大数据，在硬（yìng）件和软（ruǎn）件上（shàng）都需要提升（shēng），而硬件资源成本高昂，对企业而言会（huì）造成极大的成本负担。而云计算，提（tí）供（gòng）共享计算资源集（jí）合，支持在云上进行应用程序、存储、计算、网络（luò）、开发、部署平台以及业（yè）务流程。

在云计算中，所有的数据被收集到数据中心，然后（hòu）分发给最终用户。而且，自动数据备（bèi）份和恢（huī）复还能够确（què）保业务（wù）连贯性。因（yīn）此在大数据当中，云计算（suàn）技术同样提供了重要的支持。

大数据内存计算技术

对大（dà）数据处理能力需求，可（kě）以（yǐ）通过分（fèn）布式计算（suàn）得到基本（běn）的（de）满足（zú）。但在想（xiǎng）要进一步提升处理能力和速（sù）度，又需要内存计算（IMC）来完成。Hadoop之后出（chū）现的Spark，就是基于内存计（jì）算，大（dà）大提升（shēng）数据处理效率。

IMC使用在主存储（chǔ）器（RAM）中的（de）数据，这使得数据处理的速度更快。结构化数据存储在关系数据（jù）库中（RDB），使用（yòng）SQL查询进行信息检索。非结构化（huà）数据（jù）包（bāo）括广泛的文（wén）本、图像、视频等，则通（tōng）过NoSQL数（shù）据库来（lái）完（wán）成存储。

IMC处理大数据的数据（jù）量，NoSQL数据库处（chù）理大数（shù）据的多样（yàng）性。

关于处理大数据需（xū）要哪些技术，大数据核心技术，以上（shàng）就为大家做了一个（gè）简（jiǎn）单的（de）介绍了。大数据处理（lǐ），离不开技（jì）术手段的支持（chí），而掌（zhǎng）握大数据技术的人（rén）才，将在行业发展当中掌握更（gèng）好的机遇。