未来大数据处理技术的发展方向!大数据时代下，数据的实时性与准确性非常重要，合理的利用大数据非常关键。但传统的数据处理不仅成本越来越高，而且不易扩展，并且随着数据量的递增、数据处理复杂度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。所以，如何应对这些复杂的大数据处理成为了大家都关注的焦点。

　　大数据处理首先是获取和记录数据;其次是完成数据的抽取、清洁和标注以及数据的整合、聚集和表达等重要的预处理或处理(取决于实际问题)工作;再次需要一个完整的数据分析步骤，通常包括数据过滤、数据摘要、数据分类或聚类等预处理过权最后进入分析阶段，在这个阶段，各种算法和计算工具会施加到数据上，以求能得到分析者想要看到的或者可以进行解释的结果。

　　通常为了避免由于庞大的数据量使系统平台服务能力的不足而造成服务请求排队的问题，会来用负载均衡技术将单个服务器的压力进行分摊，大幅提高服务性能;在数据采集时，也会通过在采集端部署大量的数据库来对系统性能提供支撑，然后对采集到的数据(包括各种结构化、非结构化和半结构化数据等)进行数据清理、去重、正规化以及相应的格式转换处理。在按照预定规则进行过滤后，输出到分布式数据存储系统中进行存储，为之后的分析和展示做准备。

　　在分析阶段，为了完成数据挖掘的目的，通常需要处理海量的历史数据，构建复杂的数学统计和分析模型(比如计算冬天的气温水平对特定厚度的羽绒服销量的影响)，并针对大量的结果之间的关联性做出高效正确的处理，同时还要支持数据更新带来的重新评估;而在展示阶段，则应当隐藏诸如数据存储拓扑和数据存储结构等实现细节，对业务应用暴露规范的数据访问接口，对复杂的数据访问需求提供透明支撑，大大减小业务应用的构建难度。

　　这些复杂的需求对技术实现和底层计算资源提出了高要求。所以，为应对这些复杂的大数据处理工作，需要从服务器、网络、存储、软件等各个环节构建一个兼具高可用性和高可靠性的系统环境，提供端到端的全面解决方案。

　　而采用云计算技术构建的大数据平台，能够提供聚合大规模分布式系统中离散的通讯、存储和处理能力，并以灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台和应用。它同时还提供针对海量多格式、多模式数据的跨系统、跨平台、跨应用的统一管理手段和高可用、敏捷响应的机制体系来支持快速变化的功能目标、系统环境和应用配置，正在成为解决大数据问题的未来计算技术发展的重要方向。