掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联（对比后期处理）删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。合并Hadoop发行版 很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。
分布式存储技术：例如Hadoop的HDFS，它通过将数据分散存储在多个节点上，有效地处理了海量数据的存储问题。 分布式计算框架：例如Hadoop的MapReduce，它能够在庞大的计算机集群上并行处理大数据，从而实现快速的数据分析。
大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
对象存储：对象存储是一种将大数据以对象的形式进行存储和访问的方式，通过对象存储系统可以轻松地扩展存储容量。一些常见的对象存储系统包括Amazon SGoogle Cloud Storage等。 数据仓库：数据仓库是用于集中存储和管理大量结构化和半结构化数据的存储系统。
Yarn调度器：FIFO、容量（Capacity Scheduler）、公平（Fair Scheduler），默认设置。Yarn生产环境核心参数：监控与日志聚合，确保系统高效稳定运行。总结：Hadoop与Yarn是大数据处理的核心技术，涉及分布式存储、计算、资源调度等关键环节，通过优化配置与策略，可实现高效、稳定的数据处理能力。
数据仓库和数据湖 用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。 Hadoop 分布式文件系统 （HDFS）一种分布式文件系统，可用于在廉价的商品硬件上存储海量数据。 分布式处理框架 如 MapReduce 和 Apache Spark，用于在分布式计算环境中并行处理数据。
