如今是互聯網大數據時代，很多人知道大數據，卻不知道大數據，究竟是如何提煉有價值信息的，這就不得不說大數據處理技術了。那么大數據處理技術是什么？數據處理是對復雜海量數據，進行有價值的提煉，而最有價值的部分是預測分析，它可以幫助數據科學家通過數據挖掘形式，例如數據可視化，統計模式識別和數據描述等更好地理解數據。根據數據挖掘的結果制定預測性決策。

　　大數據處理技術有哪些？

　　1.分布式計算

對于如何處理大數據，計算機科學界有兩大方向。

第一個方向是集中式計算，就是通過不斷增加處理器的數量來增強單個計算機的計算能力，從而提高處理數據的速度。

第二個方向是分布式計算，就是把一組計算機通過網絡相互連接組成分散系統，然后將需要處理的大量數據分散成多個部分，交由分散系統內的計算機組同時計算，最后將這些計算結果合并，得到最終的結果。

盡管分散系統內的單個計算機的計算能力不強，但是由于每個計算機只計算一部分數據，而且是多臺計算機同時計算，所以就分散系統而言，處理數據的速度會遠高于單個計算機。

過去，分布式計算理論比較復雜，技術實現比較困難，因此在處理大數據方面，集中式計算一直是主流解決方案。

IBM 的大型機就是集中式計算的典型硬件，很多銀行和政府機構都用它處理大數據。不過，對于當時的互聯網公司來說，IBM 的大型機的價格過于昂貴。因此，互聯網公司把研究方向放在了可以使用在廉價計算機上的分布式計算上。

　　2.服務器集群

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

由于服務器集群中的服務器運行同一個計算任務，因此，從外部看，這群服務器表現為一臺虛擬的服務器，對外提供統一的服務。

盡管單臺服務器的運算能力有限，但是將成百上千的服務器組成服務器集群后，整個系統就具備了強大的運算能力，可以支持大數據分析的運算負荷。

通過上述介紹，大數據處理技術是什么，以及大數據處理技術有哪些相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。