跟着信息技能的快速开展，人们所能收集、处理、运用的数据量呈指数级添加，因而人们也进入了大数据年代。年代特征的改动，为咱们的日常日子带来了许多改变，一起也给工程师们带来了许多新的机会和应战。

　　比方一码通、行程卡等技能，能够让之前无法完成的社会管理方针成为简略的数据查询与处理。而一起，假如技能不到家的话，那就或许出现像西安产生的一码通溃散，导致社会大规模的紊乱等现象。

　　大规模异构数据存储与处理是大数据技能最要害的运用之一，大数据，望文生义，最根本的特征便是数据量巨大，远超平常所用的结构化数据库所能处理的极限。一起数据也具有多样性，除了结构化数据以外，还有各类音频、视频、文本、图画、矢量数据等多种不同类型的数据。

　　因而，假如快速存取、处理、运用这些数据，就成为工程上一个要害的问题。现在大都公司的数据量早已超过了TB级，PB级，向EB级ZB级跨进。而许多优异的互联网公司，都现已供给了多种优异的处理方案，从而使大规模数据存取与运用成为了实际。

　　像谷歌，前期就出台了根据GFS、MapReduce和BigTable三种体系，而随后开源的HDFS、Hadoop、Hive/Hbase等架构也大行其道。尔后，谷歌又推出了Caffeine、Pregel、Dremel这三种新的技能结构，在PB级数据上达到了秒级的处理效果。

　　一起，国内的各大互联网公司也根据本身的技能，或对开源体系进行改进，或自己研制新的技能，也都成功地处理了这些问题。可是许多小公司由于自己技能实力和数据量的原因，许多还只能做一些计算机辅佐工作年代的传统数据库架构。因而，了解大规模数据存取处理的根本技能，是从传统程序向大数据程序转型的一个重要根底。

　　大数据工程的另一个严重特征便是并发用户的处理。像“双十一”现已达到了十几亿用户一起在线抢购的程度。

　　在这种需求的牵引之下，业界开展出了许多为处理高并发实时处理的技能。通常会包含负载均衡、运用缓存、将数据存储在内存数据库、读写别离、优化数据存储、将数据库中的活泼数据别离出来、运用分布式技能、微服务技能、添加音讯行列、推迟修正、事务拆分等。

　　典型的例如负载均衡用到的Nginx、内存数据库Redis、音讯行列Kafka、微服务套件SpringCloud。都是常用的处理实时高并发体系问题的东西。

　　可是万变不离其宗，处理高并发问题的两个首要手法其实便是分治处理和延伸处理链。了解把握了这两种办法。处理高并发问题就很简略了。

　　差异于原有的静态数据处理，流式处理是大数据运用下的一个重要场景。那么何谓流式处理呢？简略来说，在流式数据处理中，数据是动态的，在数据接连抵达的过程中，截取其间一小段数据来进行处理。这就类似于几个美人逛商场，她们逛商场的这个行为是接连的，可是她们忽然看了某个产品，这是接连的数据中的一小段。例如说售货员看到美人瞟了一眼货架上的口红，那么她就赶忙曩昔介绍说这款口红多合适你，涂上必定具有达Q拉伯爵的效果如此。这个便是实时流式数据处理。假如先把美人的运作都监控起来，等晚上回去看视频，发现美人显着对某个产品感兴趣，再去处理，那就来不及了。

　　流式处理别的一个特征便是静态数据效果不大。例如说微信的在线人数，问这个时分在线多少人是没多大含义的，由于转瞬就变了。有含义的是一些数学上的计算信息。例如说最大在线人数，各时段在线人数的数学希望等等。

　　跟着互联网+的继续开展，把握新的技能对许多程序员来说，是开展自己职业生涯，进步薪酬待遇的有用途径。因而，把握大数据技能的首要运用方向和相关东西，关于程序员们来讲，是非常重要的工作。究竟，继续学习是这个职业最根本的一个特色。