从数据处理的一般流程可以看到，在大数据环境下需要的关键技术主要针对海量数据的存储和海量数据的运算。传统的关系数据库经过近40年的发展已经成为了一门成熟同时仍在不断演进的数据管理和分析技术，结构化查询语言（SQL）作为存取关系数据库的语言得到了标准化，其功能和表达能力也得到的不断增强。
但是，关系数据管理系统的扩展性在互联网环境下遇到了前所未有的障碍，不能胜任大数据分析的要求。关系数据管理模型追求的是高度的一致性和正确性。纵向扩展系统，通过增加或者更换CPU、内存、硬盘以扩展单个节点的能力，终会遇到“瓶颈”。
大数据的研究主要来源于依靠数据获取商业利益的大公司。Google公司作为全球最大的信息检索公司，其走在了大数据研究的前沿。面对呈现爆炸式增加的因特网信息，仅仅依靠提高服务器性能已经远远不能满足业务的需求。如果将各种大数据应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。正是云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支持，才使得大数据有用武之地。
Google公司从横向进行扩展，通过采用廉价的计算机节点集群，改写软件，使之能够在集群上并行执行，解决海量数据的存储和检索功能。2006年Google首先提出云计算的概念。支撑Google公司各种大数据应用的关键正是其自行研发的一系列云计算技术和工具。Google公司大数据处理的三大关键技术为：Google文件系统GFS、MapReduce和Bigtable。Google的技术方案为其他的公司提供了一个很好的参考方案，各大公司纷纷提出了自己的大数据处理平台，采用的技术也都大同小异。
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