大数据存储和计算技术有哪些？

大数据处理当中要解决的两大问题，一是存储，一是计算，存储和计算的问题解决了，那么大数据的价值挖掘也就不成问题了。但是面临完全不同于传统数据的“大数据”，在大数据存储和计算上，需要更专业的技术支持。那么大数据存储和计算技术有哪些？下面我们来详细了解一下。

大数据存储和计算技术，目前来说主流的选择就是分布式架构，而在分布式架构系统当中，Hadoop可以说是经过考验的比较成熟且稳定的大数据平台系统，因此很多企业大数据平台，都是基于Hadoop来搭建的。


先来说说大数据存储。在分布式存储当中，大数据存储任务被切分成小块，分配到集群环境当中的各台机器去获得支持。分布式存储分为分布式块存储，分布式对象存储以及分布式文件系统。

Hadoop的分布式存储，主要依赖于分布式文件系统HDFS，将需要存储的数据文件，切分成最小的单元Block，一个文件按照设定的文件大小可以被切分为若干个Block，然后作为存储对象被分配到集群当中的不同位置去存储。

数据存储完成之后，下一步就是基于已经存入数据系统当中的数据，进行分析处理，实现大数据价值的挖掘。

大数据分布式计算，其实也是同样的道理，将大规模的数据处理任务进行分解，以若干个小任务进行并行计算，计算完成之后再进行结果的整合，将完成的计算结果输出并写入数据库存储。这些经过处理的计算结果，还可以作为数据源来进行进一步的分析处理。

Hadoop的分布式计算，主要依赖于分布式计算框架MapReduce，map阶段，将大规模数据处理任务切分成小任务进行计算，reduce计算，则是将计算完成的结果，进行规约。

大数据存储和计算技术有哪些，这里我们以Hadoop框架为例，为大家做了一个简单的介绍。当然，大数据存储和计算框架不止是Hadoop一家，但是按目前的发展态势来说，Hadoop无疑是典型的代表之一。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！