隨著云時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)也越來(lái)越受到關(guān)注。大數(shù)據(jù)分析通常與云計(jì)算相關(guān)聯(lián)，因?yàn)閷?duì)大數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)分析需要MapReduce之類的框架才能將工作分配給數(shù)十臺(tái)，數(shù)百臺(tái)甚至數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)。那么到底大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是什么？大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有哪些？大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)功能領(lǐng)域，并逐漸成為重要的生產(chǎn)要素。人們對(duì)海量數(shù)據(jù)的使用將預(yù)示著生產(chǎn)力增長(zhǎng)和消費(fèi)者富余的新趨勢(shì)，因此需要大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)處理這些數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是什么？

簡(jiǎn)言之，從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。明白這一點(diǎn)至關(guān)重要，也正是這一點(diǎn)促使該技術(shù)具備走向眾多企業(yè)的潛力。

大的數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

　　大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有哪些？

　　分布式計(jì)算

對(duì)于如何處理大數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)科學(xué)界有兩大方向。

第一個(gè)方向是集中式計(jì)算，就是通過(guò)不斷增加處理器的數(shù)量來(lái)增強(qiáng)單個(gè)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，從而提高處理數(shù)據(jù)的速度。

第二個(gè)方向是分布式計(jì)算，就是把一組計(jì)算機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接組成分散系統(tǒng)，然后將需要處理的大量數(shù)據(jù)分散成多個(gè)部分，交由分散系統(tǒng)內(nèi)的計(jì)算機(jī)組同時(shí)計(jì)算，最后將這些計(jì)算結(jié)果合并，得到最終的結(jié)果。

盡管分散系統(tǒng)內(nèi)的單個(gè)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力不強(qiáng)，但是由于每個(gè)計(jì)算機(jī)只計(jì)算一部分?jǐn)?shù)據(jù)，而且是多臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)計(jì)算，所以就分散系統(tǒng)而言，處理數(shù)據(jù)的速度會(huì)遠(yuǎn)高于單個(gè)計(jì)算機(jī)。

過(guò)去，分布式計(jì)算理論比較復(fù)雜，技術(shù)實(shí)現(xiàn)比較困難，因此在處理大數(shù)據(jù)方面，集中式計(jì)算一直是主流解決方案。

IBM 的大型機(jī)就是集中式計(jì)算的典型硬件，很多銀行和政府機(jī)構(gòu)都用它處理大數(shù)據(jù)。不過(guò)，對(duì)于當(dāng)時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)，IBM 的大型機(jī)的價(jià)格過(guò)于昂貴。因此，互聯(lián)網(wǎng)公司把研究方向放在了可以使用在廉價(jià)計(jì)算機(jī)上的分布式計(jì)算上。

　　服務(wù)器集群

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

由于服務(wù)器集群中的服務(wù)器運(yùn)行同一個(gè)計(jì)算任務(wù)，因此，從外部看，這群服務(wù)器表現(xiàn)為一臺(tái)虛擬的服務(wù)器，對(duì)外提供統(tǒng)一的服務(wù)。

盡管單臺(tái)服務(wù)器的運(yùn)算能力有限，但是將成百上千的服務(wù)器組成服務(wù)器集群后，整個(gè)系統(tǒng)就具備了強(qiáng)大的運(yùn)算能力，可以支持大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)算負(fù)荷。

Google、Amazon 阿里巴巴的計(jì)算中心里的服務(wù)器集群都達(dá)到了 5000 臺(tái)服務(wù)器的規(guī)模。

　　大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)

2003—2004 年間，Google 發(fā)表了 MapReduce、GFS和 BigTable 3 篇技術(shù)論文，提出了一套全新的分布式計(jì)算理論。

MapReduce 是分布式計(jì)算框架，GFS 是分布式文件系統(tǒng)，BigTable 是基于 GFS 的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，這 3 大組件組成了 Google 的分布式計(jì)算模型。

Google 的分布式計(jì)算模型相比于傳統(tǒng)的分布式計(jì)算模型有 3 大優(yōu)勢(shì)：

· 簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)的分布式計(jì)算理論，降低了技術(shù)實(shí)現(xiàn)的難度，可以進(jìn)行實(shí)際的應(yīng)用。

· 可以應(yīng)用在廉價(jià)的計(jì)算設(shè)備上，只需增加計(jì)算設(shè)備的數(shù)量就可以提升整體的計(jì)算能力，應(yīng)用成本十分低廉。

· 被應(yīng)用在 Google 的計(jì)算中心，取得了很好的效果，有了實(shí)際應(yīng)用的證明。

后來(lái)，各家互聯(lián)網(wǎng)公司開始利用 Google 的分布式計(jì)算模型搭建自己的分布式計(jì)算系統(tǒng)，Google 的這 3 篇論文也就成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的技術(shù)核心。

當(dāng)時(shí) Google 采用分布式計(jì)算理論也是為了利用廉價(jià)的資源，使其發(fā)揮出更大的效用。Google 的成功使人們開始效仿，從而產(chǎn)生了開源系統(tǒng) Hadoop。

從 Hadoop 體系和 Google 體系各方面的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)講，Hadoop、MapReduce 相當(dāng)于 MapReduce，HDFS 相當(dāng)于 GFS，HBase 相當(dāng)于 BigTable。

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