目前儲存大資料一般採用nosql (not only sql)分布式資料庫。
傳統的資料庫如oracle、mysql等都是關係型資料庫，儲存的是結構化的資料，可以通過sql語句進行增刪改查等操作。但是nosql是一種可以水平向擴充套件以及分布式計算的資料儲存技術，儲存半結構化的資料，並且不再使用sql語句作為操作方式，而是使用列儲存或者key-value等多種形式進行儲存查詢操作。
常見的nosql資料庫分類：
使用nosql的公司有：google、facebook、adobe、linkedin等
由於大資料的資料量之大，傳統的資料處理軟體很難快速的計算出想要的結果，因此大資料的處理技術也相對較困難和複雜。一般的，處理大資料會使用以下流程：
1. 資料採集
首先需要從傳統的（分布式）資料庫中讀取資料，進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉儲。
2、資料訪問
一般以分布式雲儲存為架構，儲存時需要使用nosql資料庫為主，關聯式資料庫為輔的方式進行儲存。
3、資料處理
對資料的處理一般採用自然語言處理，自然語言處理是研究人與計算機互動的語言問題的一門學科。自然語言處理後能將資料進行分割成很小的單位。
4、統計分析
統計分析時會利用多種分析技術，如logistic回歸分析、聚類分析、假設檢驗、顯著性檢驗、等。
5、資料探勘
挖掘有價值的資料，採用的手段如分類、估計、**、相關性分組或關聯規則、聚類。
6、模型**
該階段的目的是進行未來目標**，通過建立**模型、機器學習、建模**等手段進行計算。
7、結果呈現
最終的處理結果會通過雲計算、標籤雲、關係圖等進行展示。
處理大資料的框架越來越多，使得處理大資料也越來越方便，但更多的是根據商業用途和業務場景進行劃分，選取最合適的技術最重要。大資料好像生來就是大企業在玩兒的東西，雖然我們每個人可能都貢獻了一些資料，但我們離大資料是不是很遠？答案是否。最典型的，**的商品推薦功能。想必每個人都有**購物的經歷，在準備搜尋某個寶貝的時候，**客戶端會實時推送不同的商品，有時候使用者會發現推送的商品正是自己想要購買的。但使用者並沒有該商品的購買記錄。那**是如何做到的呢？答案就是大資料+智慧型推薦。**背後正是對千萬使用者的消費習慣進行分析挖掘，才能做到這樣的準確推薦。
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