3.大數據存儲與管理技術大數據存儲與管理的主要目的是將采集到的數據用內存存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。大數據處理的關鍵技術有哪些？大數據的關鍵技術涵蓋了數據存儲、處理、應用等多項技術，按照大數據的處理流程，可以分為大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與管理、大數據處理、大數據分析與挖掘、大數據展示等。

使用大數據技術需要強大的計算能力和大量的存儲空間，因此需要一定的硬件配置來支持大數據處理。以下是一些常見的配置要求:CPU:建議使用多核處理器，如IntelXeon或AMDOpteron，最好是高頻核。內存:至少需要16GB內存，建議使用ECC(Errorcorrectingcode)內存，提高數據的準確性和可靠性。

網絡:使用高速網絡連接，如千兆以太網或更高速的網絡連接，以便快速傳輸數據。GPU:如果需要人工智能中的深度學習或者大數據處理，需要使用具有大規(guī)模并行計算能力的顯卡，比如英偉達的Tesla系列或者AMD的RadeonInstinct系列。綜上所述，一臺電腦配備高性能CPU、大容量ECC內存、高速SSD硬盤、高速網絡連接、支持大規(guī)模并行計算的GPU，就能滿足大數據處理的需求。

大數據的關鍵技術涵蓋了數據存儲、處理、應用等多個方面。按照大數據的處理流程，可以分為大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與管理、大數據處理、大數據分析與挖掘、大數據展示等。1.大數據采集技術大數據采集技術是指通過RFID數據、傳感器數據、社交網絡交互數據、移動互聯(lián)網數據等獲取各種類型的結構化、半結構化和非結構化的海量數據。

2.大數據預處理技術大數據預處理技術主要是指對接收到的數據進行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、歸一化、檢查一致性等操作。由于獲得的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或易于處理的結構，從而達到快速分析和處理的目的。3.大數據存儲與管理技術大數據存儲與管理的主要目的是將采集到的數據用內存存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。

大數據技術的體系龐大而復雜，基礎技術包括數據采集、數據預處理、分布式存儲、數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算和可視化。1.數據采集和預處理:FlumeNG實時日志采集系統(tǒng)支持在日志系統(tǒng)中定制各種數據發(fā)送方進行數據采集；Zookeeper是一個分布式開源的分布式應用協(xié)調服務，提供數據同步服務。2.數據存儲:Hadoop作為開源框架，是專門為離線和大規(guī)模數據分析而設計的，HDFS作為其核心存儲引擎，已經廣泛應用于數據存儲。

3.數據清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數據集的并行計算。4.數據查詢分析:Hive的核心工作是將SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化數據映射到一個數據庫表中，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark支持內存分布式數據集，不僅可以提供交互式查詢，還可以優(yōu)化迭代工作負載。