大数据的分析技术，主要有哪些？

要想从急剧增长的数据资源中挖掘分析出有价值的信息，需要先进的分析技术作支撑。从宏观上看，大数据分析技术发展所面临的问题均包含三个主要特征：

（1）数据量庞大并以惊人的速度增长;

（2）数据种类与结构多样化，并以半结构化和非结构化的数据为主;

（3）需要具备及时快速的分析速度，即实时分析。这些特征使得传统的数据分析技术无法满足要求，更加先进的数据分析平台才是大数据时代更好的选择。

为了有效应对大数据时代数据分析问题的三个主要特征以及满足大数据分析的基本需求，当前以及未来一段时期内将主要通过分布式数据库或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行由浅入深的分析和分类汇总。例如，为满足实时分析的需求通常会采用Qracle的Exadata和EMC的GreenPlum。而目前分析处理大数据的应用最广泛的核心技术为Hadoop。

Hadoop是由Apache基金会所开发的一个基于Java的分布式数据处理和分析的软件基础架构。在这种架构下，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop能够将数量庞大的数据分解成规模较小、易访问的数据集并发送到多台服务器上进行分析，以此获得高效的分析速率。该架构主要由文件系统以及数据处理两部分功能模块组成。
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