这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
大数据的应用场景从点到面，从少数人到大多数人。 离不开计算机硬件技术的迭代和软件技术的发展。 大数据的核心计算不应该是表面的应用，应该是硬件的磁盘阵列，是mr的分布式计算框架，是集群管理的zookeeper，更有数学算法的研究发现。 RAID（磁盘阵列）技术： 以廉价的小磁盘排列 来平替过去昂贵的磁盘。虽然在技术的不断进步下，大磁盘也慢慢的廉价了，但是RDID在数据容错方面一直是一个很好的方案。其中RAID 5模式——容量、性能、安全兼顾。 RAID 5模式是将所有数据及校验值都会分布在所有硬盘上。RAID 5模式不对数据进行备份，而是把数据和与其相对应的奇偶校验信息存储到组成RAID5的各个磁盘上，并且奇偶校验信息和相对应的数据分别存储于不同的磁盘上。当RAID5的一个磁盘数据损坏后，利用剩下的数据和相应的奇偶校验信息去恢复被损坏的数据。磁盘阵列的总容量也为各个硬盘容量之和减去一块硬盘的容量。RAID 5模式以合理的价位提供了最佳的性能和数据安全性，因此目前它很受欢迎。 mr（map-reduce）的计算技术： 我们都知道计算需要使用cpu内，内存相对磁盘不仅空间有限而且也能昂贵，通过任务拆解 层层递进方式 来完成大数据量的计算。mr不能计算不可分任务（比如：斐波那契数列的计算，大数据量数据排序）。 zookeeper与paxos算法： ZooKeeper 是一个典型的基于packs 算法的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。 实现了大规模集群的管理。 数学算法： 大数据的处理计算主要有数据分析，数据挖掘与机器学习 都是了从海量数据发现信息转化为有用的知识 消除不确定性提升决策的能力。大数据技术本身是框架，真正的软内核是数学算法，算法上的优化 比技术框架上的优化往往效果更明显。比如：求1,2到100的和，简单的累加计算需要99次，如果我们使用数学上的等差数列公式，一次计算就可以完成。这就是数学算法的魅力。 未来越来越多廉价的是硬件，越来越难得的是优秀的数据算法。
兄弟们，好好学数学，为我国做贡献吧！
