大数据之（zhī）所以能够（gòu）从概念走向落地（dì），说到（dào）底还（hái）是因为大数（shù）据（jù）处（chù）理技术的成熟，面对海量的数据，在（zài）有（yǒu）限的硬件（jiàn）条件下，以低成本满足大数据处理的各种（zhǒng）实际需求。那么（me）具体处（chù）理大（dà）数据需要哪些（xiē）技术，今天我们来简（jiǎn）单介绍一下大数据（jù）核心技术。

大数据处理（lǐ），其实最主要的支撑技术就（jiù）是分布式和并（bìng）行计算、大数据云以及大（dà）数据内（nèi）存计算。

大（dà）数据（jù）的分布式和（hé）并行计算

分布式计算（suàn），将复杂任务分解成子任（rèn）务、同时执行单独子任务的方法，所以称之为（wéi）分布式并行计算。分布式计算比（bǐ）传（chuán）统计算更快（kuài）捷、更（gèng）高效，可在有（yǒu）限的时间内处理（lǐ）大量的数据，完成复杂度更高的计算任务。

而（ér）Hadoop，作为（wéi）代表性的（de）第（dì）一代开源框架，就（jiù）是基于分（fèn）布式并（bìng）行计算的（de）思想（xiǎng）来（lái）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（de）数据存储（chǔ）集群，便于（yú）跨机器的相关文件管理。

Hadoop的（de）MapReduce引擎，则是高性（xìng）能的并（bìng）行/分（fèn）布式MapReduce算法数据的处理实现。

云（yún）计算和大数据

当（dāng）数据的规（guī）模越来越大，存储（chǔ）和管理大数（shù）据，在硬件和软件上（shàng）都需要提升，而硬件资源成本高昂，对企业而言会造成（chéng）极大的成本负（fù）担（dān）。而云计算，提供（gòng）共享计算资（zī）源集合，支持在云上进行应用程（chéng）序、存储、计（jì）算（suàn）、网络、开发（fā）、部署平台（tái）以及（jí）业（yè）务流程。

在云计算中，所有的数（shù）据被收集（jí）到（dào）数据中（zhōng）心，然（rán）后（hòu）分发给最终（zhōng）用户。而且，自（zì）动数（shù）据备份和恢复还能够确保业务（wù）连贯性（xìng）。因此在大数据当（dāng）中，云（yún）计算（suàn）技（jì）术同样提供了（le）重要的支持。

大（dà）数据（jù）内存计算技术

对大数据处理能力需（xū）求，可以通过（guò）分布式计算得到基本的满足。但在（zài）想要进一步提升处理能力和速度，又需（xū）要内存计算（IMC）来完（wán）成（chéng）。Hadoop之（zhī）后出现的（de）Spark，就是基于内（nèi）存计算，大大提升数（shù）据处理（lǐ）效率。

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

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

关于（yú）处理大数据需要哪些技术，大（dà）数据核心（xīn）技术，以上就为大家（jiā）做（zuò）了一个（gè）简单的（de）介（jiè）绍了。大数据处理，离不（bú）开技术手段的（de）支持，而掌握大数（shù）据技术的（de）人才（cái），将在行业（yè）发展当中（zhōng）掌握（wò）更好的（de）机遇（yù）。