它是多集群处理，利用每个机器硬盘处理。它的数据分成块，这些块是有副本的，这些副本是存在不同的机器上的。为什么要这么做呢?就是因为硬件有可能出故障，如果硬件出故障以后存储在机器上的这个块不可用了，但是因为也副本，所以其他机器上可以把相应的块拿出来用，所以整个系统可靠性非常高。
第二个就是处理流程。处理流程是两个计算过程。第一个计算过程相当于分配任务，我可以把任务分几百万分，分到很多机器上去算，计算完了以后有一个归约过程，把中间结果再归约处理，最后得出结果。这种处理方向很适合做文本处理。再讲一下我们做的实际工作：
我们做的工作是跟Facebook的合作，就是叫行列混合式数据存储技术，英文是RCFile。大家知道关系数据是一张表，这个表怎么存到硬盘上?有很多种不同的格式，我们选取的格式希望有利于节省存储空间。比他们先进的地方就在于，我们用的是行列混合式，既不是行式，也不是列式，是混合在一起。这样比纯粹行存储节省20%的空间。比如他们原来600台机器存不下了，用这个模式就存下了。比纯粹列式要节省23%。
第二个技术是CCIndex技术，这个技术是希望在数据模型中间取一个折中，让数据库有查询的能力。它最终的效果就是，我们比它最传统的二级索引快10倍。
下面讲一个实际应用：我们是和淘宝合作，这是淘宝的一个应用，叫数据魔方，它能够把所有交易数据拿出来，去到敏感的，拿给第三方看，相当于是数据服务。这个界面是淘宝网女装行业，一个月成交金额是35亿6千万人民币，平均单价是179块钱。我们做的工作是什么呢?我们做的工作主要是在硬件规模保持不变的前提下，把系统处理的数据时效范围从7天扩大到3个月，数据量是几个TB，这些数据中我们要实时的算出来，比如总金额、平均单价，平均件数等都要实时的算出来。对比之前的数据，大概处理数据规模增大了一个数量级，而延迟甚至比原来的小。
总结：大数据计算技术的发展趋势就是三个字“大、快、准”，我们目前处在的阶段是“快”阶段，“准”这个事目前还没有太好的技术能够出现。
第二个就是数据计算模式是有变化的，以前是以计算为中心，以机器为中心，现在以数据为中心。在这样的变化前提下，很多新的技术涌现出来，比如说Hadoop。出现了这些新的技术，新的市场也会出现。目前看起来一些大的软件厂商，比如说Oracle，它直接在它的Big Data里内嵌了一个Hadoop做大数据处理。这些厂商也在关注Hadoop软件。
第三，数据规模对传统的关系型数据库的技术提出了挑战。关系型数据库技术也在经历一些变革。NoSQL技术是对关系数据库的一个有利补充，这是实际需求导致的结果。实际需求就是量太大了，但是功能并不像SQL那么全，我只需要一个子集，这样技术可以简化，NoSQL技术比关系数据库技术要简单，但是它的价值取向是快，是可以扩展的，性能要好。