【摘要】大数据之所以能够从概念走向落地，说到底还是因为大数据处理技术的成熟，面对海量的数据，在有限的硬件条件下，以低成本满足大数据处理的各种实际需求。那么具体处理大数据需要哪些技术呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！

大数据的分布式和并行计算

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，所以称之为分布式并行计算。分布式计算比传统计算更快捷、更高效，可在有限的时间内处理大量的数据，完成复杂度更高的计算任务。

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

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

Hadoop的MapReduce引擎，则是高性能的并行/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，存储和管理大数据，在硬件和软件上都需要提升，而硬件资源成本高昂，对企业而言会造成极大的成本负担。而云计算，提供共享计算资源集合，支持在云上进行应用程序、存储、计算、网络、开发、部署平台以及业务流程。

在云计算中，所有的数据被收集到数据中心，然后分发给最终用户。而且，自动数据备份和恢复还能够确保业务连贯性。因此在大数据当中，云计算技术同样提供了重要的支持。

大数据内存计算技术

对大数据处理能力需求，可以通过分布式计算得到基本的满足。但在想要进一步提升处理能力和速度，又需要内存计算(IMC)来完成。Hadoop之后出现的Spark，就是基于内存计算，大大提升数据处理效率。

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。结构化数据存储在关系数据库中(RDB)，使用SQL查询进行信息检索。非结构化数据包括广泛的文本、图像、视频等，则通过NoSQL数据库来完成存储。

IMC处理大数据的数据量，NoSQL数据库处理大数据的多样性。

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