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处理大数据需要哪些技术?

发布时间:2020年11月11日 02:55:22 来源:环球青藤 点击量:28

【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。

关于处理大数据需要哪些技术,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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