大数据（jù）之所以能（néng）够（gòu）从概念走向落地，说到底还（hái）是（shì）因为（wéi）大数据处（chù）理（lǐ）技术的成熟，面对（duì）海量的数据，在（zài）有限的硬件条（tiáo）件下，以低成本满足大数据处理的各种实际需求。那么（me）具体（tǐ）处理大数据需要哪些技术（shù），今天我（wǒ）们来简（jiǎn）单介绍一下大数据（jù）核（hé）心技术。

大（dà）数据处理，其实（shí）最（zuì）主要的支撑（chēng）技术就是分布式和并（bìng）行计（jì）算、大数据云（yún）以及（jí）大数据内存计算。

大（dà）数据的（de）分布式和并行计算

分布式计算，将复杂任务分解成子任务、同时执行单独子任务的方法，所以称（chēng）之为分布式并（bìng）行计算。分布式计算比传（chuán）统计算更快捷、更高效，可在有限的时间（jiān）内处理大量的数据，完（wán）成复杂度（dù）更高的（de）计算任务。

而（ér）Hadoop，作为代表性的（de）第一代开源框架，就是基于分布式并行计（jì）算（suàn）的思想来实现的。

Hadoop分布式文（wén）件系统，建立（lì）起可靠、高带宽（kuān）、低成本的数据存储集群，便于跨机器的相关文件管理。

Hadoop的MapReduce引擎，则是高性能的并行/分（fèn）布（bù）式MapReduce算法数据的处理实（shí）现。

云计算和（hé）大数据

当数据的规模越来越大，存储和管理大（dà）数据，在硬件（jiàn）和（hé）软件上都需要提升，而硬（yìng）件资源成本高昂，对企业（yè）而言会造成极大的（de）成（chéng）本负担。而云计算（suàn），提供共享计（jì）算资源集合，支持在云上进行应（yīng）用程（chéng）序、存（cún）储、计算、网络、开发、部署平台以（yǐ）及业务流程。

在云（yún）计算中（zhōng），所（suǒ）有的数据被收集到数（shù）据中（zhōng）心，然后分发给最终用户（hù）。而且（qiě），自动数据备份和恢（huī）复（fù）还能够确保业务连贯性（xìng）。因此在大数据当（dāng）中（zhōng），云计算（suàn）技术同（tóng）样提供了重要的（de）支持。

大（dà）数据内存（cún）计算技术

对（duì）大数据处理能（néng）力需求，可以通过（guò）分布式计（jì）算得到基本（běn）的（de）满足。但（dàn）在想要进一步提升处理能力和速（sù）度，又需要内存（cún）计算（IMC）来完成。Hadoop之后出现的Spark，就是基于内存计算，大大提升（shēng）数据处理效率（lǜ）。

IMC使用在主存储器（RAM）中的数据，这使得数据处理的速度更快。结（jié）构化（huà）数据存储（chǔ）在关（guān）系数据库中（RDB），使用SQL查询进行信息检索。非结构化数据包括广泛（fàn）的文本、图像、视（shì）频等，则通过NoSQL数据库来完成存储。

IMC处（chù）理大数据的数据量，NoSQL数（shù）据库处理大数据（jù）的多样性。

关于处理（lǐ）大数据需要（yào）哪些（xiē）技术，大（dà）数据核心技术，以上（shàng）就为大家做了一个简单的介绍（shào）了。大数据处理，离（lí）不开技术手（shǒu）段的支持，而掌握大数据技术的人才，将在行业发（fā）展当中掌握更好的机遇。