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简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
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一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
······
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数据库一体机与大数据技术区别何在
作为近期信息管理领域最为热门的两项技术，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，但软件体系有着本质的区别，这也导致了两者拥有不同的特征表现。
随着企业数据量的快速增长，以及用户对服务水平要求的不断提高，相当长的一段时间以来，传统关系数据库技术在生产实践中表现出明显的能力不足。如何以合理的成本获得海量数据的高可用性已经成为现代IT领域的重大挑战。为了应对这一挑战，近年来，IT市场中相继出现了许多新的技术手段，其中最为引人注目的便是由主流数据库厂商主导的数据库一体机（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以开源力量为主的大数据技术。
不过，虽然数据库一体机与大数据技术都是当今的热门话题，并都已经被广泛应用，但却有相当一部分用户仍然无法深入了解两者之间的本质区别与关系。同时，很多用户也在为如何在企业内部对这两者进行正确定位而感到困惑。为此，本文特别对数据库一体机（也可称新一代主流关系型数据库）和大数据技术（例如Hadoop，主要指MapReduce与NoSQL）的相关技术特点进行对比。
硬件与软件
从本质上来讲，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，同样是采用x86服务器集群的分布式并行模式，以应对大规模的数据与计算。但是，数据库一体机的卖家们通常会对其产品的硬件体系进行面向产品化的、系统性的整体调优，同时也会有各自的特色手段。比方说Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（现场可编程逻辑门阵）等。[page] 数据库一体机与大数据技术最为核心的区别是在软件体系上。数据库一体机的核心是SQL体系，这不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL优化引擎、索引、锁、事务、日志、安全以及管理等在内的完整而庞大的技术体系。这一体系是成熟的、面向产品的。
大数据技术软件体系中的MapReduce则提供了一个面向海量数据处理的分布式编程框架，使用者需要自行编制所需要的计算逻辑。MapReduce对数据的读写是批量连续的，而不是随机的。而大数据技术的另一体系NoSQL则大都只是提供了海量数据的分布式存储，以及基于索引的快速读取机制，为使用者提供的大多是编程API（虽然也有类SQL的语言，但其本质并不是完整的SQL体系）。
由于SQL体系的复杂性与处理逻辑的整体关联性，导致数据库一体机在扩展性上远不及大数据技术体系，虽然前者已经在很大程度上改善了传统关系数据库垂直扩展的瓶颈。MapReduce与NoSQL的单个集群往往可以扩展到数千个节点，而数据库一体机如果在硬件上扩展到这个规模，从软件上来讲，已经是没有意义的了。
特征与本质
基于软件体系的不同，导致了数据库一体机和大数据技术有着不同的特征表现。数据库一体机往往适合于存储关系复杂的数据模型（例如企业核心业务数据），并且需要限制为基于二维表的关系模型。同时，数据库一体机适合进行一致性与事务性要求高的计算，以及复杂的BI计算。
大数据技术则更适合于存储较简单的数据模型，并且可以不受模式的约束。因而其可存储管理的数据类型更加丰富。大数据技术还适合进行一致性与事务性要求不高的计算（主要是指NoSQL的查询操作），以及对超大规模海量数据的、批量的分布式并行计算（基于MapReduce）。
需要注意的是，NoSQL数据库由于摆脱了繁琐的SQL体系约束，其查询与插入的效率比数据库一体机更高。大数据技术比数据库一体机所能处理的数据量也相对大些，这主要是因为其集群可以扩展得更大。
从本质上讲，MapReduce是对海量数据分布式计算领域的一个重要创新，但也只是在适合于并行处理的大规模批量处理问题上更占优势，而对一些复杂操作，则不一定具有优势。NoSQL则可以看作是对传统关系数据库进行简化的结果。由于NoSQL数据库的设计思想只是提取出关系型数据库的索引机制，并加了上分布式存储，把SQL体系中那些对“某些特殊问题”而言并不需要的东西统统删去，由此实现了更优秀的效率、扩展性与灵活性。[page] 因此，我们可以明显地看到，在实践中，有很多问题（特别是流行的大数据问题），关系数据库中的许多设计并不需要，这才是NoSQL发展壮大的根本立足点。
关系与协作
通过前面的分析，我们不难得出这样的结论：大数据技术与数据库一体机应该是相辅相成，并非互相替代的。它们针对不同的应用场景设计，并相互补充与合作。具体来说，大数据技术可以实现：
■处理企业内海量的、模型简单、类型多样的非结构化与半结构化数据（例如社会化数据、各种日志甚至图片、视频等），其处理结果可以被直接使用；
■以上处理结果也同时可以被当成是新的输入存储到企业级数据仓库中，这时大数据机相当于是面向大数据源的、新的ETL（提取-转换-加载）手段；
■面向海量数据的、不太适合SQL的存储或计算。
而数据库一体机则应该还是作为企业数据仓库的主流技术，至少在很长一段时间内应该是这样。它负责存储与计算最主要的、有重大价值的企业关键业务数据。
现存的误区
有些人认为，虽然大数据技术的原始开源状态还不适合充当企业级数据仓库主平台的要求，但经过开发、补充，应该是可以的。其实这个观点没有错。但实际上，对开源的大数据技术进行补充开发，所要补充的正是大数据技术在原始设计上就去除了的、那些本属于关系型数据库体系的东西。
如果进行这样的补充开发，企业不仅会面临庞大的、难于估计的开发工作量，同时也难以像专业数据库厂商那样实现这些工作的理论化、产品化与体系化。虽然从纯技术的角度上讲，开发什么都有可能。但是如果企业真的准备这样做，是要开发另一个商业化的关系数据库吗？很明显，这违背了大数据技术的设计初衷。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
还是有很多公司购买，会撑很长时间。
传统的架构受nosql等新技术的冲击，但是传统的行业还是需要使用这种高性能，事务性可靠性强的硬件以及软件来支撑的。