隨著云時代的到來，大數據也越來越受到關注。大數據分析通常與云計算相關聯，因為對大數據集的實時分析需要MapReduce之類的框架才能將工作分配給數十臺，數百臺甚至數千臺計算機。那么到底大數據處理技術是什么？大數據處理技術有哪些？大數據已經滲透到每個行業和業務功能領域，并逐漸成為重要的生產要素。人們對海量數據的使用將預示著生產力增長和消費者富余的新趨勢，因此需要大數據技術來處理這些數據。

　　大數據處理技術是什么？

簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網和可擴展的存儲系統。

　　大數據處理技術有哪些？

　　分布式計算

對于如何處理大數據，計算機科學界有兩大方向。

第一個方向是集中式計算，就是通過不斷增加處理器的數量來增強單個計算機的計算能力，從而提高處理數據的速度。

第二個方向是分布式計算，就是把一組計算機通過網絡相互連接組成分散系統，然后將需要處理的大量數據分散成多個部分，交由分散系統內的計算機組同時計算，最后將這些計算結果合并，得到最終的結果。

盡管分散系統內的單個計算機的計算能力不強，但是由于每個計算機只計算一部分數據，而且是多臺計算機同時計算，所以就分散系統而言，處理數據的速度會遠高于單個計算機。

過去，分布式計算理論比較復雜，技術實現比較困難，因此在處理大數據方面，集中式計算一直是主流解決方案。

IBM 的大型機就是集中式計算的典型硬件，很多銀行和政府機構都用它處理大數據。不過，對于當時的互聯網公司來說，IBM 的大型機的價格過于昂貴。因此，互聯網公司把研究方向放在了可以使用在廉價計算機上的分布式計算上。

　　服務器集群

服務器集群是一種提升服務器整體計算能力的解決方案。它是由互相連接在一起的服務器群組成的一個并行式或分布式系統。

由于服務器集群中的服務器運行同一個計算任務，因此，從外部看，這群服務器表現為一臺虛擬的服務器，對外提供統一的服務。

盡管單臺服務器的運算能力有限，但是將成百上千的服務器組成服務器集群后，整個系統就具備了強大的運算能力，可以支持大數據分析的運算負荷。

Google、Amazon 阿里巴巴的計算中心里的服務器集群都達到了 5000 臺服務器的規模。

　　大數據的技術基礎

2003—2004 年間，Google 發表了 MapReduce、GFS和 BigTable 3 篇技術論文，提出了一套全新的分布式計算理論。

MapReduce 是分布式計算框架，GFS 是分布式文件系統，BigTable 是基于 GFS 的數據存儲系統，這 3 大組件組成了 Google 的分布式計算模型。

Google 的分布式計算模型相比于傳統的分布式計算模型有 3 大優勢：

· 簡化了傳統的分布式計算理論，降低了技術實現的難度，可以進行實際的應用。

· 可以應用在廉價的計算設備上，只需增加計算設備的數量就可以提升整體的計算能力，應用成本十分低廉。

· 被應用在 Google 的計算中心，取得了很好的效果，有了實際應用的證明。

后來，各家互聯網公司開始利用 Google 的分布式計算模型搭建自己的分布式計算系統，Google 的這 3 篇論文也就成為大數據時代的技術核心。

當時 Google 采用分布式計算理論也是為了利用廉價的資源，使其發揮出更大的效用。Google 的成功使人們開始效仿，從而產生了開源系統 Hadoop。

從 Hadoop 體系和 Google 體系各方面的對應關系來講，Hadoop、MapReduce 相當于 MapReduce，HDFS 相當于 GFS，HBase 相當于 BigTable。

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