大数据处理技术

1.大数据

1. 容量（volume）
2. 速度（velocity）
3. 数据多样性（variety of Big Data）

2.大数据的解决方法

• 充足的储存能力—虚拟化存储
• 高速度的计算平台—多核处理器，网络计算机，内存内计算
• 高新能的运算平台 —容错系统
• 处理各种数据的能力 —分布式计算
• 及时定制化信息传递 —移动设备，可视化范例，实时报警

关键技术：分布式与并行计算，Hadoop。
虚拟化：分区，隔离，封装

3.云计算

1. IaaS—将硬件，存储和网络作为服务提供—eg:虚拟机，负载平衡器，网络附加存储
2. PaaS—编写，运行程序—eg:Windows Azure 谷歌应用程序引擎（GAE）
3. SaaS—IaaS,PaaS必须先运行起来，方能用。

4.并行计算技术

1. 集群和网格
2. 大规模并行处理(MPP)—eg:EMC Greenplum,ParAccel
3. 高性能计算（HPC）

5.Spark

官方Spark: http://spark.apache.org/
入门简介：http://blog.jobbole.com/89446/

1. 实现语言—Scala
2. 整合了内存计算的基元
3. SparkSQL—支持通过SQL或者Hive查询语言来查询数据
4. Streaming—支持对流数据的实时处理
5. MLlib—机器学习库
6. Graphx—图处理