大数据处理方法有哪些？大数据处理用到的技术

在大数据从概念走向落地的过程中，大数据处理所使用的方法和技术，也在不断革新，也正是因为大数据处理方法和技术的成熟，才使得大数据在各行各业落地，获得更好的发展。那么大数据处理方法有哪些，大数据处理用到的技术有哪些，今天来详细聊一聊。

从大的层面来说，大数据处理主要就是依赖于分布式并行计算、大数据云以及大数据内存计算等几项技术，而从大数据的角度来说，这些是大数据处理的核心技术，重要程度很高。


1、分布式并行计算

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。

分布式并行计算的典型代表，就是Hadoop框架，也是最早实现的开源分布式框架。Hadoop通过MapReduce计算引擎来实现分布式并行计算。

2、大数据云计算

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。

3、大数据内存计算

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，又需要内存计算来完成。

Hadoop之后的Spark，其实是继承了MapReduce思想的一次改良，将计算中间过程转移到内存当中进行，从而实现比Hadoop更快的计算过程，提升数据处理效率。

针对于内存计算，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。

关于大数据处理方法有哪些，大数据处理用到的技术，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据处理技术在不断更新迭代，想做大数据，掌握关键技术很重要。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、大数据分析培训，本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服领取！