隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多人的關注。而大數(shù)據(jù)也是需要特殊的技術進行處理的，今天千鋒小編就帶大家看一看關于大數(shù)據(jù)的技術盤點。

　　HadoopMapReduce

　　思維模式轉變的催化劑是大量新技術的誕生，它們能夠處理大數(shù)據(jù)分析所帶來的3個V的挑戰(zhàn)。扎根于開源社區(qū)，Hadoop已經(jīng)是目前大數(shù)據(jù)平臺中應用率最高的技術，特別是針對諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結構化數(shù)據(jù)。除分布式文件系統(tǒng)之外，伴隨Hadoop一同出現(xiàn)的還有進行大數(shù)據(jù)集處理MapReduce架構。根據(jù)權威報告顯示，許多企業(yè)都開始使用或者評估Hadoop技術來作為其大數(shù)據(jù)平臺的標準。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫

　　我們生活的時代，相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫市場中還在出現(xiàn)一些新的技術，而且在未來幾年，它們會發(fā)揮作用。事實上，NoSQL數(shù)據(jù)庫在一個廣義上派系基礎上，其本身就包含了幾種技術。總體而言，他們關注關系型數(shù)據(jù)庫引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問量的網(wǎng)站服務。在這些領域，相較關系型數(shù)據(jù)庫引擎，NoSQL的效率明顯更高。

　　內存分析

　　隨著越來越多的價格低廉的內存用到數(shù)據(jù)中心中，如何利用這一優(yōu)勢對軟件進行最大限度的優(yōu)化成為關鍵的問題。內存分析以其實時、高性能的特性，成為大數(shù)據(jù)分析時代下的“新寵兒”。如何讓大數(shù)據(jù)轉化為最佳的洞察力，也許內存分析就是答案。大數(shù)據(jù)背景下，用戶以及IT提供商應該將其視為長遠發(fā)展的技術趨勢。

　　集成設備

　　隨著數(shù)據(jù)倉庫設備的出現(xiàn)，商業(yè)智能以及大數(shù)據(jù)分析的潛能也被激發(fā)出來，許多企業(yè)將利用數(shù)據(jù)倉庫新技術的優(yōu)勢提升自身競爭力。集成設備將企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫硬件軟件整合在一起，提升查詢性能、擴充存儲空間并獲得更多的分析功能，并能夠提供同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)一樣的優(yōu)勢。在大數(shù)據(jù)時代，集成設備將成為企業(yè)應對數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的一個重要利器。

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