数据存储:公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。大数据处理的关键技术有哪些？大数据的关键技术涵盖了数据存储、处理、应用等多项技术，按照大数据的处理流程，可以分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据处理、大数据分析与挖掘、大数据展示等，大数据和传统数据存储的区别无关紧要，大数据是海量数据，是现状，是解决问题的手段。传统的数据存储是一个存储问题。
数据源:所有的大数据架构都是从源代码开始的。这可以包括来自数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据以及从应用程序生成的静态文件(如Windows日志)。实时消息接收:如果有实时源，需要在架构中构建一种机制来接收数据。数据存储:公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般来说，数据会存储在一个数据湖中，这是一个大型的非结构化数据库，可以很容易地扩展。
这是因为批处理可以用来有效处理大量数据，而实时数据需要立即处理才能带来价值。批处理涉及长时间运行的作业，用于筛选、聚合和准备数据以供分析。分析数据存储:待分析的数据准备好后，需要放在一个地方，方便整个数据集的分析。分析数据存储的必要性是公司的所有数据都聚集在一个地方，所以它的分析会是全面的，优化的是分析而不是交易。
大数据的关键技术涵盖了数据存储、处理、应用等多个方面。按照大数据的处理流程，可以分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据处理、大数据分析与挖掘、大数据展示等。1.大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各种类型的结构化、半结构化和非结构化的海量数据。
2.大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作。由于获得的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或易于处理的结构，从而达到快速分析和处理的目的。3.大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
3、大数据存储与应用特点及技术路线分析大数据存储与应用的特点及技术路线分析大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，数据存储的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全、数据稳定、系统可扩展性、性能和成本。
其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。大数据具有数据量大、增长快的特点。其数据规模已经从PB级增长到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩大，正在快速向ZB(ZETABYTE)的规模迈进。
