大数据管理技术都有哪些？

有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。

Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。

得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。

这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。并行计算(MPP Computing)Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。

作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。列存储 (Column-Based)Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。

大数据技术中管理技术涉及到数据存储、分布式调度等，有：

HBase

HBase是Hadoop的数据库，不同于一般的关系数据库，HBase更适合于非结构化数据存储的数据库，实时读/写访问大数据，优化承载非常大的数据表。

ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，一种集中式的服务(负载平衡器)，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，并提供团体服务。

想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？

抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。

下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：

1.Hadoop