大数据底层技术有哪些？

大数据技术的成熟，是使得大数据从概念走向落地的重要基础，面对海量的数据资源，企业需要构建起足够强大的数据系统平台，才能支撑企业从大数据当中获取到更有用的更深层次的价值信息。那么大数据的底层技术有哪些？

Sqoop可以理解为HadoopHadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。

大数据技术，其实从本质上来说，就是数据管理技术的一种，而数据管理，需要依赖于硬件环境和具体所处的应用场景。大数据底层所运用的技术，本质上是利用计算机硬件的存储和计算能力，对数据进行存储、管理、加工等操作，从而实现对上层各类应用的支持。

大数据底层技术的典型代表，Hadoop是一定占有一席之地的。作为开源技术框架，Hadoop在行业内被广泛地应用，低成本、高性能，成为吸引企业的重要原因。

对于底层的基础平台来说，Hadoop解决了数据存储、计算等过程当中的问题，它也是整个大数据生态当中的根本基石，用户从采集到数据开始，保证用户能够把这些数据高效、快捷的进行存储，而后进行高效的数据分析和挖掘，帮助企业快速解决问题。

而在Hadoop之后，大数据技术框架开始随着实际需求的变化而进入到不断地迭代更新当中。大数据技术，包括数据采集与传输、数据存储、资源调度、计算处理、查询与分析等几个主要阶段。

在数据采集与传输领域，渐渐形成了Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输。

在存储层，HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V（key-value）、列式、文档、图4类NoSQL数据库体系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放。

资源调度方面，Yarn独领风骚，Mesos有一定发展潜力。

计算处理引擎方面，慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景，诞生了MapReduce、Spark、Flink、Storm等计算框架。

在数据查询和分析领域，形成了丰富的SQL on Hadoop的解决方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理（massively parallel processor，MPP）数据库竞争激烈。

大数据的底层技术有哪些？大数据的底层技术，在大数据的发展变化当中，不断更新迭代和完善，系统性的学习，才能更快地掌握相关技术。

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