大数据解决四大核心问题：
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数据的存储（Big Data Storage），海量数据需要处理和分析，但前提是要进行有效的存储。Hadoop的诞生突破了传统数据文件系统的单机模式。HDFS使得数据可以跨越不同的机器与设备，并且用一个路径去管理不同平台上的数据。
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数据的计算（Data Calculation），在数据有效存储的基础上，对数据的统计和分析本质上就是数据的计算。在大数据领域常见的计算工具有MapReduce、Spark等。
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数据的查询（Consensus Data），对大数据进行有效管理的核心指标是数据查询技术。其中NoSQL (Not Only SQL)应用较为广泛，能较有效解决数据的随机查询，其中就主要包括Hbase等。从本质而言，依旧是Hadoop模式下的数据查询。
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数据的挖掘（Data mining），Hive数据仓库为数据的挖掘提供了基础，通过分类、预测、相关性分析来建立模型进行模式识别、机器学习从而构建专家系统。
