随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多人的关注。而大数据也是需要特殊的技术进行处理的，今天千锋小编就带大家看一看关于大数据的技术盘点。

HadoopMapReduce

思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率较高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据放心报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。

NoSQL数据库

我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。

内存分析

随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行较大限度的优化成为关键的问题。内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为较佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。

集成设备

随着数据仓库设备的出现，商业智能以及大数据分析的潜能也被激发出来，许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争力。集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起，提升查询性能、扩充存储空间并获得更多的分析功能，并能够提供同传统数据仓库系统一样的优势。在大数据时代，集成设备将成为企业应对数据挑战的一个重要利器。

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