大数据之所以能够从概念（niàn）走（zǒu）向落（luò）地，说到（dào）底还是因为大（dà）数据（jù）处理（lǐ）技术的成熟，面对海量的数据，在（zài）有限的硬（yìng）件条件（jiàn）下，以低（dī）成本满（mǎn）足大数据处理的各种实际需求（qiú）。那么具（jù）体处理大数据需要哪些技术，今天我们来简单介绍一下大数据核心（xīn）技术（shù）。

大数据（jù）处理，其实最主要的支撑技（jì）术（shù）就是分布式和并行计算、大数据云以及大（dà）数据（jù）内存计算（suàn）。

大数（shù）据的分（fèn）布式和（hé）并行计算（suàn）

分布式（shì）计算，将复杂任务分解成子任务、同时（shí）执行单独（dú）子任务的方法，所以称之（zhī）为分布（bù）式并行（háng）计算。分布式计算比传统计（jì）算更快捷（jié）、更高效，可在有限的时间内（nèi）处理大量的数（shù）据，完成（chéng）复杂度更高的计算任务。

而Hadoop，作为（wéi）代表性的第一代开源框架，就是基于分布式并行计（jì）算的思（sī）想来实现的（de）。

Hadoop分布式文件系统，建立起可靠、高带宽、低成本（běn）的数（shù）据存储集群，便于跨（kuà）机器的（de）相关文件管理。

Hadoop的MapReduce引擎（qíng），则是高性能（néng）的（de）并行/分布式（shì）MapReduce算法数据的处理（lǐ）实现。

云计算和大数据

当数据的规模越来（lái）越大（dà），存储和（hé）管理大数据，在（zài）硬件（jiàn）和软件上（shàng）都需要提（tí）升，而硬件资源（yuán）成本高昂，对企业而（ér）言会造成极大的成（chéng）本负担（dān）。而云计算，提供（gòng）共享计（jì）算资源集合，支持在（zài）云上（shàng）进（jìn）行应用（yòng）程序、存储（chǔ）、计算、网络、开发（fā）、部署平台以及业务（wù）流（liú）程。

在云计算中，所有的数据被收集到数据中心，然后分发给最（zuì）终用户。而（ér）且，自动数（shù）据备份（fèn）和（hé）恢（huī）复还能（néng）够确保业务连贯（guàn）性。因此在大数据（jù）当中，云计算技术同样提供了重要的（de）支持。

大数据内存计算技术

对大数据处理能力（lì）需求（qiú），可以（yǐ）通过分布式计（jì）算得到基本的满（mǎn）足。但在想要（yào）进一步（bù）提升处理能力和（hé）速度，又需要内存（cún）计算（IMC）来完成（chéng）。Hadoop之后出现的Spark，就是基（jī）于内（nèi）存计算，大大（dà）提升数据处（chù）理（lǐ）效率。

IMC使（shǐ）用在主（zhǔ）存储器（RAM）中（zhōng）的数据（jù），这使得数据处理的速度更快。结构化数据存储在（zài）关系数据（jù）库中（RDB），使用SQL查询（xún）进行信（xìn）息（xī）检索。非结构化数据包括（kuò）广泛的（de）文本（běn）、图像（xiàng）、视频等，则通（tōng）过NoSQL数据库来完成存（cún）储。

IMC处（chù）理大数据的（de）数据（jù）量，NoSQL数据库处理（lǐ）大数据（jù）的多（duō）样性。

关（guān）于处理大数据需（xū）要（yào）哪些技术，大数据核心技术，以上（shàng）就为大（dà）家做了一个简单的介（jiè）绍了（le）。大数据处（chù）理（lǐ），离不（bú）开（kāi）技术手段的支（zhī）持（chí），而掌握（wò）大数（shù）据技术的人才（cái），将在行业（yè）发展（zhǎn）当中掌握更好的（de）机遇。