從資料處理的一般流程可以看到，在大資料環境下需要的關鍵技術主要針對海量資料的儲存和海量資料的運算。傳統的關聯式資料庫經過近40年的發展已經成為了一門成熟同時仍在不斷演進的資料管理和分析技術，結構化查詢語言（sql）作為訪問關聯式資料庫的語言得到了標準化，其功能和表達能力也得到的不斷增強。
但是，關係資料管理系統的擴充套件性在網際網路環境下遇到了前所未有的障礙，不能勝任大資料分析的要求。關係資料管理模型追求的是高度的一致性和正確性。縱向擴充套件系統，通過增加或者更換cpu、記憶體、硬碟以擴充套件單個節點的能力，終會遇到「瓶頸」。
大資料的研究主要**於依靠資料獲取商業利益的大公司。google公司作為全球最大的資訊檢索公司，其走在了大資料研究的前沿。面對呈現**式增加的網際網路資訊，僅僅依靠提高伺服器效能已經遠遠不能滿足業務的需求。如果將各種大資料應用比作「汽車」，支撐起這些「汽車」執行的「高速公路」就是雲計算。正是雲計算技術在資料儲存、管理與分析等方面的支援，才使得大資料有用武之地。
google公司從橫向進行擴充套件，通過採用廉價的計算機節點集群，改寫軟體，使之能夠在集群上並行執行，解決海量資料的儲存和檢索功能。2023年google首先提出雲計算的概念。支撐google公司各種大資料應用的關鍵正是其自行研發的一系列雲計算技術和工具。google公司大資料處理的三大關鍵技術為：google檔案系統gfs、mapreduce和bigtable。google的技術方案為其他的公司提供了乙個很好的參考方案，各大公司紛紛提出了自己的大資料處理平台，採用的技術也都大同小異。
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