大数据开发用到的技术：大数据开发主流技术举例

互联网的飞速发展，随之而来的是网络数据的大量爆发，来自我们生活方方面面的数据线索，充斥着整个网络，这些数据汇集起来，其中蕴含着大量的价值信息，可供发掘。看好大数据发展，想要从事大数据，我们首先需要了解一些专业常识，大数据开发用到的技术有哪些？

在现阶段来说，大数据其实是非常有价值的信息资产，拥有一定量的用户数据资源，主要能够挖掘出其中的价值线索并反馈到实际业务运营上，那么能给企业业务带来巨大的增长。而这些价值挖掘就离不开大数据技术。


大数据之所以称为“大数据”，是因为它具有传统数据不具备的新特征、新价值，无法用传统的软件工具去捕捉、管理和处理，大数据技术则是为了解决这些问题。

大数据开发用到的技术：

①云计算

大数据和云计算这两个词常常一起出现，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作，云计算是大数据处理的重要支持技术。

而云计算具体来说，跟大数据相关性比较强的，包括虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。

②分布式处理技术

分布式处理，是大数据处理常规方式，因为海量的数据靠一两台电脑是很难去完成的，需要多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。

以Hadoop来说，其中的MapReduce模式能够对大量数据进行分布式处理，这也是Hadoop在大数据时代得到重视的原因。

③大数据存储技术

海量数据汇集起来之后，需要有稳固灵活的存储，来支持下一步的大数据分析，简单来说，大数据存储的目的就是支撑大数据分析，在大数据存储平台上，需要支持最短时间内处理大量不同类型的数据集。

关于大数据开发用到的技术，相信大家看完以上的内容也能够有一个初步的了解了。针对海量数据处理的大数据开发，需要大数据技术的支持，而随着大数据的发展，大数据技术也会不断发展，作为开发人员，要能跟得上最新技术趋势。成都加米谷大数据，大数据开发2020春季班火热招生中，余位不多，欲报从速！