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作者： tokenpocket钱包官网网站

2024-03-08 20:04:43

普及一下什么是大数据技术？ - 知乎

普及一下什么是大数据技术？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册大数据大数据运维大数据时代普及一下什么是大数据技术？关注者399被浏览893,732关注问题写回答邀请回答好问题 361 条评论分享139 个回答默认排序溪亭日暮人工智能话题下的优秀答主关注“大数据 ”这个概念火了很久，但又很不容易说得清楚（不然呢？怎么会是个位数的回答），这时候买本书来看看可能会更香。先说结论——大数据技术，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。它其实是一个很宽泛的概念，涉及五个领域：1. 业务分析；2.数据分析；3.数据挖掘；4.机器学习；5.人工智能。从1到5，越来越需要技术背景；从5到1，越来越贴近具体业务。其实，除了像搜索引擎这样依靠数据技术而诞生的产品外，大部分互联网产品在生存期，即一个产品从0到1的阶段，并不是特别需要大数据技术的。而在产品的发展期，也就是从“1”到“无穷”的阶段，“大数据技术”对产品的作用才会逐渐体现。主要原因是初期产品的功能和服务较少，也没有“积累的用户数据”用于模型研发。所以，我们常听说“构建大数据的壁垒”，这里面，“数据技术”是小壁垒，“大数据”本身才是大壁垒。这里就从“大数据”开始说起。什么是大数据？“大数据 ”从字面上看，就是很“大”的“数据”。先别急着打我。有多大呢？早N多年前，百度首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。5千亿张，是不是很暴力了。再来两个不暴力的：“广西人最爱点赞，河北人最爱看段子，最关心时政的是山西人，最关注八卦的是天津。”这组有趣的数据，是今日头条根据用户阅读大数据得出的结论。而比这个更精准的数据，是三年前美国明尼苏达州的一则八卦新闻：一位气势汹汹的老爸冲进Target的一家连锁超市，质问超市为什么把婴儿用品的广告发给他正在念高中的女儿。但非常打脸的是，这位父亲跟他女儿沟通后发现女儿真的怀孕了。在大数据的世界里，事情的原理很简单——这位姑娘搜寻商品的关键词，以及她在社交网站所显露的行为轨迹，使超市的营销系统捕捉到了她怀孕的信息。你看，单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变会产生质的飞跃。脑补一下上面这个事件中的“女儿”，她在网络营销系统中的用户画像标准可能包括：用户ID、性别、性格描述、资产状况、信用状况、喜欢的颜色、钟爱的品牌、大姨妈的日期、上周购物清单等等，有了这些信息，系统就可以针对这个用户，进行精准的广告营销和个性化购物推荐。当然，除了获得大数据的个性化推荐，一不留神也容易被大数据割一波韭菜。亚马逊在一次新碟上市时，根据潜在客户的人口信息、购物历史、上网记录等，给同一张碟片报出了不同的价格。这场“杀熟事件”的结局就是：亚马逊的 CEO 贝索斯不得不亲自出来道歉，解释只是在进行价格测试。大数据，说白了，就是巨量数据集合。大数据来源于海量用户的一次次的行为数据，是一个数据集合；但大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。在电影《美国队长2》里，系统能把一个人从出生开始的所有行为特征，如消费行为，生活行为等，作为标签存入数据库中，最后推测出未来这个人是否会对组织产生威胁，然后使用定位系统，把这些预测到有威胁的人杀死。而在《点球成金》里，球队用数据建模的方式，挖掘潜在的明星队员（但其实这个案例并非典型的大数据案例，因为用到的是早已存在的数据思维和方法）。麦肯锡全球研究所曾给出过大数据一个相当规矩的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。上面这四个特征，也就是人们常说的大数据的4V特征（volume，variety，value，velocity），即大量，多样性，价值，及时性。具体来说就是：1. 数据体量巨大（这是大数据最明显的特征），有人认为，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；这里按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB（进率2^10）。不过，数据的体量有时可能并没那么重要。比如13亿人口的名字，只占硬盘几百M空间的数据，但已经是这个领域里非常大的数据。2. 数据类型繁多（也就是多维度的表现形式）。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。3. 价值密度低，商业价值高。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。因此，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值（所谓“浪里淘金”吧），是最需要解决的问题。 4. 处理速度快且及时。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。事实上，关于这个“4V”，业界还是有不少争议的。比如阿里技术委员会的王坚博士，就直接把4V“扔”进了垃圾堆。王坚在《在线》这本书里说过：“我分享时说‘大数据’这个名字叫错了，它没有反映出数据最本质的东西。”他认为，今天数据的意义并不在于有多“大”，真正有意思的是数据变得“在线”了，这恰恰是互联网的特点。所有东西都能“在线”这件事（数据随时能调用和计算），远比“大”更能反映本质。什么是大数据技术？对于一个从事大数据行业人来说，一切数据都是有意义的。因为通过数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘、数据展现等，我们可以发现很多有用的或有意思的规律和结论。比如，北京公交一卡通每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解北京市民的出行规律，来有效改善城市交通。但这4千万条刷卡数据，不是想用就能用的，需要通过“存储”“计算”“智能”来对数据进行加工和支撑，从而实现数据的增值。而在这其中，最关键的问题不在于数据技术本身，而在于是否实现两个标准：第一，这4千万条记录，是否足够多，足够有价值；第二，是否找到适合的数据技术的业务应用。下面就来简单说说上述提到的一些和“大数据“”形影不离的“小伙伴们”——云计算由于大数据的采集、存储和计算的量都非常大，所以大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，云计算相当于计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力， “动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”。Hadoop/HDFS /Mapreduce/Spark除了云计算，分布式系统基础架构Hadoop的出现，为大数据带来了新的曙光。Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的开源分部式基础架构。它是一款用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，现在Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件。而HDFS为海量的数据提供了存储；Mapreduce则为海量的数据提供了并行计算，从而大大提高计算效率。它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，能允许开发者在不具备开发经验的前提下也能够开发出分布式的并行程序，并让其运行在数百台机器上，在短时间完成海量数据的计算。在使用了一段时间的 MapReduce 以后，程序员发现 MapReduce 的程序写起来太麻烦，希望能够封装出一种更简单的方式去完成 MapReduce 程序，于是就有了 Pig 和 Hive。同时Spark/storm/impala等各种各样的技术也相继进入数据科学的视野。比如Spark是Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架，也是一个非常看重速度的大数据处理平台。打个比方，如果我们把上面提到的4千万条记录比喻成“米”，那么，我们可以用“HDFS”储存更多的米，更丰富的食材；如果我们有了“Spark”这些组件（包括深度学习框架Tensorflow），就相当于有了“锅碗瓢盆”，基本上就能做出一顿可口的饭菜了。图源：CSDN其实，大数据火起来的时候，很多做统计出身的人心里曾经是有一万个草泥马的——因为大数据实在太火，以至于很多公司在招人的时候，关注的是这个人对计算工具的使用，而忽略了人对数据价值和行业的理解。但目前统计学专业人士确实面临的一个现实问题是：随着客户企业的数据量逐渐庞大，不用编程的方式很难做数据分析。所以，越来越多的统计学家也拿自己开涮：“统计学要被计算机学替代了，因为现在几乎没有非大数据量的统计应用”。总之，掌握编程的基础，大量的项目实践，是从事大数据技术领域的必要条件。以下是大数据技术的知识体系的一个梳理，需要的朋友，可以存一下：图源：CSDN发布于 2020-07-16 18:19赞同 85315 条评论分享收藏喜欢收起盐选推荐知乎官方账号关注在当今这个时代，人们对「大数据」这个词并不陌生。大数据技术指的是超过传统数据库系统处理能力的数据。随着互联网上的各种大数据的产生，数据分析就显得尤为重要。

今天，我们来聊聊大数据。

提起数据，大家可能会觉得比较无聊，看到一大堆数据头都大了。

但数据其实没有那么难理解，从中还可以得出很多有趣的小结论。比如，马云就曾经分享过这么一个结论：在中国，浙江女性的胸最小。这个结论是怎么得出的呢？就是通过阿里巴巴的大数据，发现淘宝销售的胸罩中，卖到浙江去的胸罩平均尺寸最小。有很多用其他方法难以得到的信息，通过分析数据，就变得一目了然。

当然，大数据对于我们的意义，可不仅仅是得到一些信息而已，真正理解了大数据，还可以改变我们的思维方式。

不知道大家小的时候听没听过这样一首儿歌，儿歌里说：「因为所以，科学道理」。这其实是在说，我们习惯性的思维方式是「因为什么，所以什么」，是用因果性的方式思维，而这种思维，正是大数据思维所不一样的，大数据不是关注因果关系，而是关注相关性，也就是说人与人之间、人与事物、事物与事物之间的相互关系。

我举一个例子哈：

十年前的一个夏天，科学家们在研究游泳溺水事故时，发现了一个有趣的现象：数据表明呢，随着冰淇淋销量的增长，淹死的人数直线上升，两者的变化几乎完全一致。这是为什么呢？大家可以思考一下。

难道是吃冰淇淋会导致人们淹死？

——当然不是了，吃冰淇淋并不是溺水的原因。真正的原因是什么呢？是天热了，吃冰淇淋的人多了，游泳的人也多了，淹死的人自然就多了。

在冰淇淋销量和溺水人数之间没有因果关系，只有相关性。

通过这两个故事啊，大家是不是对数字开始有点感冒了呢？下面啊，我就和大家分享一下，用大数据思维可以教给我们的四个要点：

第一点：传统的因果思维是有问题的。

传统的思维，常常习惯在相关的两件事之间建立因果关系，我们总是喜欢想：因为什么，所以什么。

但这个世界很复杂，而且变得越来越复杂，干扰的因素很多，很多时候我们并不能准确地找到原因。而如果强行找原因，往往会适得其反。

就像我们刚刚举的那个例子，如果按照因果关系的思维，莽撞地限制冰淇淋的销售，那么非但不会降低溺水人数，由于减少了人们避暑的方式，淹死的人反而会变多。

初衷是好的，但盲目建立因果关系是很危险的。

第二点：注重相关性，才是更有效率的思维方式。

沃尔玛是全世界最大的连锁超市，它的数据分析师发现，当把啤酒和婴儿纸尿裤摆放在一起时，会大幅提高两者的销量。

为什么会这样呢？是因为带孩子的爸爸变多了吗？还是因为人们在买啤酒的时候有点愧疚，希望展现一下自己有责任心的一面？没人知道。

但是啊这一点也不重要了。沃尔玛发现了这一相关后，迅速调整货架布局，把这两种货物摆在一起，既提高了销量，又便利了顾客。

很多顾客赞叹：「沃尔玛居然知道我心里在想什么」——其实沃尔玛不知道。但这没关系了。

从始至终，沃尔玛也没有去研究这一现象的原因。但这丝毫也没有妨碍沃尔玛做出正确的决策，而且反应更快了。

注重相关性而非因果，并不会使你损失什么。

第三点：相关需要全样本。

首先，我解释一下样本是什么。样本是我们做观察和调研的时候抽取的一部分数据，它对于做决策具有很重要的作用。在大数据当中，正是样本规模的改变，导致了决策思维的改变。

相关性，是大数据最核心的特征。

但是你有没有考虑过，既然相关性这么好，为什么人们还是长期保留着因果性的传统思维呢？

按照进化的逻辑，像因果性这么低效的思维方式，怎么还没有被淘汰掉呢？

这就是大数据的关键。

因为相关性不追究事物之间的逻辑关系，所以要想得到可靠的结论，所需的数据量要比因果性更大，样本要更全面。

在以前，技术的局限让我们不可能获得足够的数据来支持我们的判断。所以我们不得不采取一种取巧的方式，去探究和论证因果。

但现在，随着互联网和计算机技术的发展，大数据和全样本变得可能了，我们没有理由不去利用这种便利。

人与猴子的区别在于我们会使用工具，而新思维的人和旧思维的人区别在于：我们会使用更新、更高级的工具。

这就引出了大数据的第二个特征：全样本。© 本内容版权为知乎及版权方所有，侵权必究发布于 2020-11-19 17:06赞同 5602 条评论分享收藏喜欢

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通俗介绍大数据技术 - 知乎首发于只写数据干货切换模式写文章登录/注册通俗介绍大数据技术NemoPM一枚如今，大家都在说大数据，比如AI算法、智慧城市、精准营销、推荐系统...但其实，大家可能仅仅是对“大数据”这三个词比较熟悉，至于大数据究竟是个啥，底层的技术结构、技术概念是什么，则完全不懂。这篇文章，就希望通过通俗易懂的语言，为大家介绍下大数据的基本概念。大数据的定义：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据最大的特征，自然就是数据量巨大，大到传统的数据处理软件如Excel、Mysql等都无法很好的支持分析。这也意味着大数据阶段，无论是数据的存储还是加工计算等等过程，用到的处理技术也会完全不同，例如Hadoop、Spark等等。大数据的架构：在企业内部，数据从生产、存储，到分析、应用，会经历各个处理流程。它们相互关联，形成了整体的大数据架构。通常来说，在我们最终查看数据报表，或者使用数据进行算法预测之前，数据都会经历以下这么几个处理环节：数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。我们现在常用的大数据技术，其实都是基于Hadoop生态的。Hadoop是一个分布式系统基础架构，换言之，它的数据存储和加工过程都是分布式的，由多个机器共同完成。通过这样的并行处理，提高安全性和数据处理规模。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。我们可以把HDFS（Hadoop Distributed File System）理解为一套分布式的文件系统，大数据架构里的海量数据就是存储在这些文件里，我们每次分析，也都是从这些文件里取数。而MapReduce则是一种分布式计算过程，它包括Map（映射）和Reduce（归约）。当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，Reduce会把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。相当于利用了分布式的机器，完成了大规模的计算任务。理解了大数据技术的基础——Hadoop，我们再来看看每个数据环节具体的技术。数据采集：数据并不是天然就从Hadoop里生长出来，它往往存在于业务系统、外部文件里。当我们需要收集这些不同场景下的数据时，就需要用到各种不同的数据采集技术。这其中包括用于数据库同步的Sqoop，用于采集业务日志的Flume，还有用于数据传输的Kafka等等。数据迁移：Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具，结构化数据可以是MySQL、Oracle等RDBMS。用户可以在 Sqoop 的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中；同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。日志采集：Flume是一个分布式的海量日志采集系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，并写到各种数据接受方的能力。它的基本结构如下，包含三个部分：数据收集组件Source，缓存Channel，保存Sink。多个Agent也可以组合使用。数据传输：Kafka是一个著名的分布式消息队列。通过它，数据的发送方和接收方可以准确、稳定的传输数据。它以可水平扩展，并支持高吞吐率。kafka的结构如下图所示：数据存储：采集下来的数据需要保存到Hadoop里，从物理的角度看，它们保存为一个一个的HDFS文件。当然，除了HDFS以外，Hadoop还提供了一些配套工具，如便于实时处理数据的列族数据库Hbase，以及一个类似SQL的查询工具Hive，方便对HDFS数据进行查询。HDFS：在Hadoop里，底层的数据文件都存储在HDFS里，它是大数据的底层基础。HDFS容错率很高，即便是在系统崩溃的情况下，也能够在节点之间快速传输数据。Hbase：是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式列族数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。基于HDFS而建。Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等。数据处理：数据处理：批数据处理：批处理是指一次批量的数据处理，它存在明确的开始和结束节点。常见的技术包括Hadoop自带的MapReduce，以及Spark。MapReduce：如前文所说，通过Hadoop的MapReduce功能，可以将大的数据处理任务，拆分为分布式的计算任务，交给大量的机器处理，最终等处理完后拼接成我们需要的结果。这是一张批量处理的逻辑。Spark：Spark是一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。流数据处理：对于一些需要实时不间断处理的数据而言，等待MapReduce一次次缓慢加工，将文件反复保存到HDFS里并读取，显然太费时间了。一些新的流式数据处理工具被研发出来，它们的处理流程和批处理完全不同：Spark Streaming：基于 Spark，另辟蹊径提出了 D-Stream（Discretized Streams）方案：将流数据切成很小的批（micro-batch），用一系列的短暂、无状态、确定性的批处理实现流处理。Storm：是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。Flink：可以理解为Storm的下一代解决方案，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。资源管理：在完成大数据处理任务的过程中，难免会涉及到多个任务、服务之间协调。这里面既包括资源的协调，也包括任务的协调。ZooKeeper：是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务。假设我们的程序是分布式部署在多台机器上，如果我们要改变程序的配置文件，需要逐台机器去修改，非常麻烦，现在把这些配置全部放到zookeeper上去，保存在 zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 zookeeper 的通知，然后从 zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中，以此保证各个程序的配置信息同步。Yarn：是一个分布式资源调度器组件。这个组件的主要作用是在每次接收到请求后，会查看当下的各个子节点的状况，统筹出运算资源的调度方案来保证任务可以顺利执行。通常来说，Yarn所调度的资源常常包括磁盘空间的资源，内存的资源和通讯带宽的资源等。ETL任务管理：Kettle：这是一个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的界面来描述任务过程和彼此的依赖关系，以此来设定任务流程。Azkaban：是一款基于Java编写的任务调度系统任务调度，来自LinkedIn公司，用于管理他们的Hadoop批处理工作流。Azkaban根据工作的依赖性进行排序，提供友好的Web用户界面来维护和跟踪用户的工作流程。数据应用：分析工具：数据处理完后，最终要想发挥价值，很重要的环节是进行分析和展示。很多工具都能提供分析支持，例如Kylin和Zeppelin。Kylin：是一个开源的分布式分析引擎，提供了基于Hadoop的超大型数据集（TB/PB级别）的SQL接口以及多维度的OLAP分布式联机分析。通过预先定义cube的方式，使得它能在亚秒内查询巨大的Hive表。Zeppelin：是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。机器学习：除了分析外，大数据很重要的一个应用场景就是AI，借助于一些机器学习工具，大数据可以灵活的完成AI相关工作。Tensorflow：是Google开源的一款深度学习工具，它是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。在这个图中，节点（Nodes）表示数学操作，线（edges）表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它配备了大量的机器学习相关API，能大幅提升机器学习的工作效率。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。Mahout：是一个算法库,集成了很多算法。旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包括许多实现，包括聚类、分类、推荐引擎、频繁子项挖掘等等。编辑于 2022-05-31 11:59大数据数据处理软件数据处理赞同 1495 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录只写数据干货在实践里总结，在实践

大数据（IT行业术语）_百度百科

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[3]大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB特征播报编辑特征介绍容量（Volume）数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；种类（Variety）数据类型的多样性；速度（Velocity）指获得数据的速度；可变性（Variability）妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）数据的质量。复杂性（Complexity）数据量巨大，来源多渠道。价值（value）合理运用大数据，以低成本创造高价值。参考资料 [5]结构播报编辑大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6]大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 [7]其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。 [7]数据要素播报编辑概念数据技术的发展伴随着数据应用需求的演变，影响着数据投入生产的方式和规模，数据在相应技术和产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调。即数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。 [24]数据产品1.数据库商品（1）概念/定义数据库是结构化信息或数据的有序集合，一般以电子形式存储在计算机系统中。通常由数据库管理系统 (DBMS) 来控制。在现实中，数据、DBMS 及关联应用一起被称为数据库系统，通常简称为数据库。 [25]（2）数据库分类关系数据库：关系数据库在 20 世纪 80 年代成为了主流。在关系数据库中，项被组织为一组具有列和行的表。这为访问结构化信息提供了一种有效、灵活的方法。面向对象数据库：面向对象数据库中的信息以对象的形式表示，这与面向对象的编程相类似。分布式数据库：分布式数据库由位于不同站点的两个或多个文件组成。数据库可以存储在多台计算机上，位于同一个物理位置，或分散在不同的网络上。数据仓库：数据仓库是数据的中央存储库，是专为快速查询和分析而设计的数据库。NoSQL 数据库：NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据（与关系数据库相反，关系数据库定义了应如何组合插入数据库的数据）。随着 Web 应用的日益普及和复杂化，NoSQL 数据库得到了越来越广泛的应用。图形数据库：图形数据库根据实体和实体之间的关系来存储数据。OLTP 数据库：OLTP 数据库是一种高速分析数据库，专为多个用户执行大量事务而设计。云数据库：云数据库指基于私有云、公有云或混合云计算平台的结构化或非结构化数据集合，可分为传统云数据库和数据库即服务 (DBaaS) 两种类型。在 DBaaS 中，管理和维护工作均由服务提供商负责。多模型数据库：多模型数据库指的是将不同类型的数据库模型整合到一个集成的后端中，以此来满足各种不同的数据类型的需求。文档/JSON 数据库：文档数据库专为存储、检索和管理面向文档的信息而设计，它是一种以 JSON 格式（而不是采用行和列）存储数据的现代方法。自治驾驶数据库：基于云的自治驾驶数据库（也称作自治数据库）是一种全新的极具革新性的数据库，它利用机器学习技术自动执行数据库调优、保护、备份、更新，以及传统上由数据库管理员 (DBA) 执行的其他常规管理任务。 [25]向量数据库（Vector Database）：向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。这些向量通常来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。与传统数据库相比，向量数据库可以处理更多非结构化数据。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示，因此向量数据库在这些领域中非常有用。2.核验接口（1）概念/定义核验接口是指通过网络或其他方式，将需要核验的信息传输到指定的接口，进行核验并返回核验结果的一种接口。在实名认证、身份验证、数据安全等方面，核验接口都有着广泛的应用。（2）常见的核验接口身份信息核验接口：用于核验身份证号码和姓名是否一致，可以包括身份证二要素核验（核验姓名、身份证号是否一致）和身份证四要素核验（核验姓名、身份证号、有效期始、有效期止是否一致）。个人实名认证接口：用于进行个人实名认证，验证个人身份信息的真实性和合法性。企业四要素核验接口：用于核验企业的组织机构代码、营业执照号码、纳税人识别号码等信息是否一致。银行卡信息核验接口：用于银行卡类型查询、银行卡真伪核验，校验银行卡四要素（姓名、手机号码、身份证号码和银行卡号）信息是否一致。3.查询接口（1）概念/定义查询接口是指通过网络或其他方式，将查询请求传输到指定的接口，进行查询并返回查询结果的一种接口。在数据库中，查询接口可以用于查询数据表中的数据。（2）常见的查询接口公共信息查询接口：天气查询、国内油价查询、交通违章代码查询和空气质量查询等数据查询接口。常识类信息查询接口：如星座查询、垃圾分类识别查询、节假日信息查询和邮编查询等数据查询接口。企业信息查询接口：包括企业简介信息查询、企业工商信息变更查询、企业LOGO、企业专利信息等数据查询接口。4.数据模型结果（1）概念/定义数据模型结果是指数据建模过程的输出结果，它是对数据对象及其之间关系的结构化表示。在数据产品中，数据模型结果可以包括表格、图表、图形等可视化形式，帮助用户理解数据及其关联关系。（2）常见的数据模型结果应用在金融业中，数据模型结果可以用于分析市场趋势和客户需求，从而实现精准营销和风险管理。在零售业中，数据模型结果可以用于分析商品销售情况、顾客行为和偏好，进行优化库存管理、改善定价策略并提供个性化推荐服务等应用。在电信行业中，数据模型结果可以用于分析网络流量分析从而提升网络质量和网络利用率、用于用户行为和偏好分析管理客户关系以及精准营销等应用。在医疗行业中，数据模型结果可以分析患者病历数据，实现疾病预测，以及发展个性化治疗，考虑个人的遗传变异因素，改善医疗保健效果，减少副作用，降低医疗成本。国内大数据产业链分布结构播报编辑数据采集与处理（1）概念/定义数据采集与处理是大数据的关键技术之一，它从互联网、传感器和信息系统等来源获取的大量带有噪声的数据进行预处理，包括数据清洗、填补和规范化等流程，使无序的数据更加有序，便于处理，以达到快速分析处理的目的。（2）常见应用场景金融行业：大数据采集与处理在金融行业中的应用非常广泛。例如，银行可以通过采集和处理大量的交易数据来进行风险评估和欺诈检测。零售业：大数据采集与处理是零售商了解消费者的购买行为和偏好，从而进行精准的市场定位和个性化营销的重要支撑。通过采集和分析大量的销售数据和顾客反馈，零售商可以优化库存管理、供应链和销售策略。医疗行业：大数据采集与处理在健康医疗领域中有着重要的应用。医疗机构可以通过采集和分析患者的医疗记录、生物传感器数据和基因组数据来进行疾病预测、诊断和治疗。此外，大数据还可以用于监测公共卫生事件和流行病爆发。物联网：物联网设备产生的海量数据需要进行采集和处理。大数据采集与处理可以帮助物联网应用实现实时监测、远程控制和智能决策。例如，智能家居可以通过采集和分析家庭设备的数据来实现自动化控制和能源管理。社交媒体：社交媒体平台产生了大量的用户生成内容和社交数据。通过采集和处理这些数据，社交媒体平台可以提供个性化的推荐、广告定向和舆情分析等功能。城市管理：大数据采集与处理可以帮助城市管理者实现智慧城市的建设。通过采集和分析城市交通、环境、能源等方面的数据，城市管理者可以优化交通流量、改善环境质量和提高能源利用效率。数据存储与管理（1）概念/定义数据存储与管理是指将处理前或处理后的数据以特定格式记录在计算机内部或外部存储介质上，并对数据进行管理和调用的过程。此过程有助于减少数据孤岛现象，并确保数据的可靠性、安全性、可用性和可扩展性。（2）常见的应用场景金融行业：金融机构需要存储和管理大量的交易数据、客户数据和市场数据。数据存储和管理可以帮助金融机构进行风险管理、反欺诈分析、客户关系管理等。零售业：零售商需要存储和管理大量的销售数据、库存数据和顾客数据。数据存储和管理可以辅助零售商进行销售分析、库存管理、个性化营销等工作。健康医疗：医疗机构需要存储和管理患者的医疗记录、病历数据和医学影像数据。数据存储和管理可以帮助医疗机构进行疾病诊断、治疗计划制定、医学研究等。物联网：物联网设备产生的数据需要进行存储和管理。例如对采集的农田土壤、气象、水质等数据进行数据存储和管理，为实现智能农业的精准灌溉和农作物生长监测提供支持。社交媒体：社交媒体平台需要存储和管理用户生成的内容、社交关系数据和用户行为数据。数据存储和管理可以帮助社交媒体平台进行用户推荐、内容分发、广告定向等。城市管理：城市管理部门需要存储和管理城市交通数据、环境监测数据和公共服务数据。数据存储和管理可以帮助城市管理部门进行交通优化、环境保护、智慧城市建设等。电信行业：电信运营商需要存储和管理大量的通信数据、用户数据和网络数据。数据存储和管理可以帮助电信运营商进行网络优化、用户分析、故障排查等。数据挖掘/分析（1）概念/定义数据挖掘：数据挖掘是一种计算机辅助技术，用于分析以处理和探索大型数据集。借助数据挖掘工具和方法，组织可以发现其数据中隐藏的模式和关系。数据挖掘将原始数据转化为实用的知识。其目标不是提取或挖掘数据本身，而是对已有的大量数据，提取有意义或有价值的知识。 [19]数据分析：数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。因此，狭义上的数据分析与数据挖掘的本质一样，都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以侠义的数据分析与数据挖掘构成广义的数据分析。（2）常见应用场景金融行业：在金融服务中利用数据挖掘应用程序来解决复杂的欺诈、合规、风险管理和客户流失问题，同时，大数据分析可以帮助金融机构进行市场趋势分析、投资组合优化和个性化推荐。医疗行业：医疗机构可以利用大数据分析患者的病历数据、医学影像和基因组数据，以辅助疾病诊断、药物研发和个性化治疗。例如在疾病诊断上，通过对大量的医疗数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的疾病模式和风险因素，实现疾病的早期预测。零售业：大数据挖掘和分析可以帮助零售商了解消费者的购买行为和偏好，从而进行精准的市场定位和个性化营销。通过分析大量的销售数据和顾客反馈，零售商可以优化库存管理、供应链和销售策略。物联网：物联网设备产生的海量数据需要进行数据挖掘和分析。大数据分析可以帮助物联网应用实现实时监测、远程控制和智能决策。例如，智能家居可以通过分析家庭设备的数据来实现自动化控制和能源管理。电信行业：例如通过对网络数据进行挖掘和分析，公司可以根据带宽使用模式并提供定制的服务升级或建议，通过对用户通话数据的挖掘分析，可以帮助电信运营商发现异常行为和欺诈行为。数据可视化/呈现（1）概念/定义数据可视化是使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程。该过程将难以理解和运用的数据转化为更易于处理的可视化表示。数据可视化工具可自动提高视觉交流过程的准确性并提供详细信息，以便决策者可以确定数据之间的关系并发现隐藏的模式或趋势。 [20]（2）常见应用场景商业决策：通过数据可视化，企业可以更直观地了解业务数据和市场趋势，从而做出更准确的商业决策。例如，通过数据可视化展示销售数据和客户反馈，企业可以了解产品的销售情况和客户需求，从而优化产品设计和市场推广。智慧城市：通过数据可视化，城市管理部门可以更直观地了解城市的交通、环境、能源等方面的数据，从而实现智慧城市的建设。例如，通过数据可视化展示交通流量和路况，城市管理部门可以实现交通优化和拥堵缓解。医疗健康：通过数据可视化，医疗机构可以更直观地了解患者的病历数据和医学影像，从而实现疾病的诊断和治疗。例如，通过数据可视化展示医学影像和基因组数据，医生可以更准确地诊断疾病和制定治疗方案。金融服务：通过数据可视化，金融机构可以更直观地了解市场趋势和客户需求，从而实现精准营销和风险管理。例如，通过数据可视化展示市场数据和客户反馈，金融机构可以了解客户需求和市场趋势，从而制定个性化的产品和服务。物联网：通过数据可视化，物联网应用可以更直观地了解设备的运行状态和数据流量，从而实现实时监测和远程控制。例如，通过数据可视化展示设备的运行数据和传感器数据，物联网应用可以实现设备的远程控制和智能决策，如图。车间可视化数据治理/应用（解决方案）1.大数据在金融行业的应用交易欺诈识别：通过大数据分析，可以识别出交易欺诈行为，帮助金融机构减少损失，如中国交通银行信用卡中心电子渠道实时反欺诈监控交易系统。精准营销：通过分析客户的消费行为和偏好，可以实现精准营销，提高营销效果，如京东金融基于大数据的行为分析系统、恒丰银行基于大数据的客户关系管理系统。信贷风险评估：通过分析客户的信用记录、收入和支出等信息，可以评估客户的信贷风险，帮助金融机构做出更好的决策，如恒丰银行全面风险预警系统、人人贷风控体系。智能投顾：通过大数据分析客户的投资偏好和风险承受能力，可以为客户提供个性化的投资建议，如通联浙商大数据智选消费基金，通联支付通过对自有的消费类支付相关数据，可以实时了解行业（尤其是消费行业）销售需求的情况，按行业汇总各商户的刷卡支付情况，获得行业最新的景气边际变化，进而将资金更多的配置在景气向好的行业上，然后利用经典量化模型，精选相应行业内的上市公司，并基于此发行了一支名为“浙商大数据智选消费”的偏股混合型基金。 [21]2.大数据在医疗行业的应用分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验，如百度智能医疗平台实现电子病历规范化和结构化。健康风险预测：通过分析大量的健康数据，可以预测人群的慢性病风险，帮助医疗机构和个人采取相应的预防和干预措施，提高健康管理的效果，如平安云的智能医疗解决方案具有智能健康风险预测功能。辅助诊断决策：通过学习海量教材、临床指南、药典及三甲医院优质病历，打造遵循循证医学的临床辅助决策系统，用以提升医疗质量，降低医疗风险。如百度智能医疗平台的临床辅助决策系统。互联网医院：互联网医院是指利用互联网技术，为患者提供在线咨询、预约挂号、远程诊疗等医疗服务。互联网医院可以通过大数据分析，为患者提供个性化的医疗建议和服务，如丁香医生。 3.大数据在零售行业的应用个性化推荐：通过分析顾客的购买历史、浏览行为和偏好，利用大数据技术进行个性化推荐，提高销售转化率和顾客满意度。库存管理：通过分析销售数据和供应链数据，预测产品需求和库存水平，帮助零售商优化库存管理，减少过剩和缺货情况。客户细分：通过分析顾客的购买行为和消费习惯，将顾客分为不同的细分群体，为每个群体提供个性化的营销策略和服务。价格优化：通过分析市场竞争和顾客需求，优化定价策略，实现最佳的价格和利润平衡。供应链优化：通过分析供应链数据，优化供应链流程和物流配送，提高供应链的效率和可靠性。数据安全与合规1.概念/定义根据《中华人民共和国数据安全法》，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。各地区、各部门对本地区、本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责。 [22]2.数据全生命周期安全（1）数据采集安全：指为确保在组织系统中生成新数据，或者从外部收集数据过程的合法、合规及安全性，而采取的一系列措施。（2）数据传输安全：指为防止传输过程中的数据泄漏，而采取的一系列数据加密保护策略和安全防护措施。（3）存储安全：指为确保存储介质上的数据安全性，而采取的一系列措施，如在数据分类分级的基础上，结合业务场景，明确不同类别和级别数据的加密存储要求。（4）数据备份与恢复：指通过规范数据存储的冗余管理工作机制，保障数据的高可用性，如建立数据备份与恢复平台，按照备份清单定期执行备份，并对备份数据完整性和可用性进行验证。（5）使用安全：指为保障在组织内部对数据进行计算、分析、可视化等操作过程的安全性，而采取的一些列措施，如采取对不同类型不同级别的数据进行脱敏处理，对数据处理活动进行监控等操作。（6）数据处理环境安全：指为确保组织的数据处理系统、终端、平台等环境的安全性，而采取的一系列措施。（7）数据内部共享安全：指为确保组织内部之间的数据交互过程安全而采取的一系列措施。（8）数据外部共享安全：指为确保不同组织之间的数据交互过程安全而采取的一系列措施。（9）数据销毁安全：指通过对数据及其存储介质实施相应的操作手段，使得数据彻底消除且无法通过任何手段恢复。 [23]3.企业数据安全治理实践（1）中国联通集团数据安全治理实践该方案以防止数据泄漏与数据滥用为目标，以零信任安全为理念将自主研发的数据追踪溯源系统、数据安全网关系统等数据安全产品实际应用到具体的数据生产场景中，以解决数据安全问题，保障公司大数据业务的快速发展，保护用户个人隐私，维护社会稳定，保障国家安全。总体框架如图所示，目前，该方案已在浙江省大数据发展管理局、广东省政务服务数据管理局等多个政府部门落地实施，运行效果良好，降低了政务信息共享交换环节数据泄露、数据篡改、数据滥用等问题的风险。 [23]中国联通数据安全体系总体框架（2）蚂蚁集团数据安全治理实践蚂蚁集团在过去几年的数据安全实践中，持续加大对数据、算法、产品的建设力度，不断强化流程规范的制定和实际落地，同时大幅提升数据安全基线、度量、审计、心智等重要环节工作，总结出一套行之有效、覆盖数据处理全生命周期的数据安全复合治理管理模式。蚂蚁数据安全复合治理管理模式如图所示。 [23]蚂蚁数据安全复合治理管理模式（3）百度数据安全治理实践百度基于现有的数据安全策略及相关规范要求集成多维安全检测和防护能力，建立了覆盖数据全生命周期的数据安全与隐私保护解决方案，可实现“事前主动识别，事中灵活控制，事后全维追踪”的目标，百度数据安全治理实践路线如图所示，可为高价值数据、敏感数据和私有化部署数据等数据提供安全评估和保障。 [23]百度数据安全治理实践路线意义播报编辑现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 [8]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 [9]有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。 [10]大数据的价值体现在以下几个方面：（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。 [11]趋势播报编辑趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。趋势五：数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。趋势六：数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。趋势七：数据质量是BI（商业智能）成功的关键采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。趋势八：数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。 [12]IT分析工具播报编辑大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了“所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作”的绝对记录。大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。 [13]促进发展播报编辑经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。 [14]2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。 [15]2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新；具体包括：加快政府数据开放共享、促进大数据产业健康发展。 [16]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

大数据核心技术有哪些？ - 知乎

大数据核心技术有哪些？ - 知乎切换模式写文章登录/注册大数据核心技术有哪些？艺龙黑客程序员！说起大数据，很多人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计很多人就说不上一二来了。从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套相当成熟的技术树，不同的技术层面有着不同的技术架构，而且每年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，很多第一次接触大数据的小白几乎都是望而生畏的。其实想要知道大数据有哪些核心技术很简单，无非三个过程：取数据、算数据、用数据。这么说可能还是有人觉得太空泛，简单来说从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。数据采集的生命周期二、大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。大数据预处理数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了~数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。大数据存储四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。FineBI可视化2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。FineBI的数据挖掘功能3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。FineBI预测回归4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie作者：帆软软件链接：https://www.toutiao.com/a6712238689935688196/来源：今日头条如有侵权联系删除发布于 2020-12-29 17:07大数据赞同 44添加评论分享喜欢收藏申请

大数据方面核心技术有哪些？ - 知乎

大数据方面核心技术有哪些？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册互联网大数据大数据方面核心技术有哪些？关注者816被浏览925,721关注问题写回答邀请回答好问题 20添加评论分享52 个回答默认排序网易数帆已认证账号关注大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先科学的给出一个通用化的大数据处理技术框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费（收集）数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外，NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业（极其容错的分布式并行计算）来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。Strom集群结构是有一个主节点（nimbus）和多个工作节点（supervisor）组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology（包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等）。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker（jvm进程）执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出（或被kill掉），supervisor会尝试重新生成新的worker进程。当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时，就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写，是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心，Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题，将消息以topic为单位进行归纳；Kafka发布消息的程序称为producer，也叫生产者，预订topics并消费消息的程序称为consumer，也叫消费者；当Kafka以集群的方式运行时，可以由一个服务或者多个服务组成，每个服务叫做一个broker，运行过程中producer通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop，可以使用Flume代理agent，将Kafka当做一个来源source，这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。二、数据存储Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。三、数据清洗MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成（因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天)）。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等；Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。流计算任务的处理平台Sloth，是网易数帆首个自研流计算平台，旨在解决企业内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面（开发、运维）的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求。网易数帆致力于服务企业实现数字化创新，除Sloth外，还打造数据开发治理平台EasyData、有数BI等大数据产品，已成功服务金融、国央企、物流、制造等行业领域数百家头部客户。欢迎体验成熟、全面的大数据可行性方法论，轻松实现企业业务增长：四、数据查询分析Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。Solr用Java编写、运行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用；深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。五、数据可视化对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的有数BI等。其中，有数BI是网易数帆旗下企业级敏捷数据分析及可视化平台，能够实现企业数据需求，简单拖拽、轻松实现业务数据可视化分析，帮助企业用数据连接组织各角色，提升整体业务效率。如果贵公司正在寻找数据可视化产品，欢迎了解有数BI :在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。关于我们：网易数帆产品限时开放试用中，立即0成本体验！我们帮助各行业客户数字化转型升级，成功实现业务增长。点击查看部分案例，解锁企业专属转型新思路：编辑于 2023-04-12 18:38赞同 2287 条评论分享收藏喜欢收起旺旺关注简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。举个通俗的例子，就好比由于教育的发展，导致个人智力重要性降低，教育背景变重要了，因为一般人按标准流程读个书，就能比牛顿懂得多了。谷歌就说：拿牛逼的数据喂给一个一般的算法，很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。而且知不知道弄个牛逼算法有多困难？一般人连这个困难度都搞不清楚好不好……拿数据很重要，巧妇难为无米之炊呀！所以为什么好多公司要烧钱抢入口，抢用户，是为了争夺数据源呀！不过运营，和产品更关注这个，我是程序员，我不管……其次就是算数据，如果数据拿到直接就有价值地话，那也就不需要公司了，政府直接赚外快就好了。苹果落地都能看到，人家牛顿能整个万有引力，我就只能捡来吃掉，差距呀……所以数据在那里摆着，能挖出啥就各凭本事了。算数据就需要计算平台了，数据怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱们程序猿了……再次就是卖得出去才能变现，否则就是搞公益了，比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们……见人所未见，预测未来并趋利避害才是智能的终极目标以及存在意义，对吧？这个得靠大家一块儿琢磨。其实我觉得最后那个才是“核心技术”，什么Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯队的……当然，没有强大的算力做支撑，智能应该也无从说起吧。发布于 2015-01-25 20:13赞同 596 条评论分享收藏喜欢

（科普&入门）大数据技术应用及原理 - 知乎

（科普&入门）大数据技术应用及原理 - 知乎首发于零基础入门大数据切换模式写文章登录/注册（科普&入门）大数据技术应用及原理知乎用户DZaCN8大数据概述大数据时代三次信息化浪潮信息科技为大数据时代提供技术支撑存储设备容量不断增加。CPU处理能力大幅提升。网络带宽不断增加。数据产生方式的变革促成大数据时代的来临大数据的发展历程大数据概念数据量大大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）。人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。数据类型繁多大数据是由结构化和非结构化数据组成的：10%的结构化数据，存储在数据库中。90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关。处理速度快从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少。1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。价值密度低价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值。大数据的影响图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式。在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：全样而非抽样。效率而非精确。相关而非因果。大数据关键技术大数据技术的不同层面及其功能两大核心技术：分布式存储GFS\HDFSBigTable\HBaseNoSQL（键值、列族、图形、文档数据库）NewSQL（如： SQL Azure）分布式处理MapReduce大数据计算模式大数据产业大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合。大数据与云计算、物联网的关系云计算云计算概念云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。云计算的服务模式和类型云计算关键技术云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。云计算数据中心云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等。数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境。云计算产业云计算产业作为战略性新兴产业，近些年得到了迅速发展，形成了成熟的产业链结构，产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案供应商、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节。云计算产业链物联网物联网概念物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。物联网体系架构物联网关键技术物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、 RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。物联网产业完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节。物联网产业链大数据与云计算、物联网的关系云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。大数据、云计算和物联网之间的关发布于 2020-06-19 16:30大数据赞同 81 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录零基础入门大数据2020人才需求210万，未来需求在2000

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《“十四五”大数据产业发展规划》解读

2021-12-01 10:45

来源：

工业和信息化部网站

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近日，工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》（以下简称《规划》），为便于理解《规划》内容，做好贯彻实施工作，现就相关问题解读如下。

一、《规划》出台的背景和意义？

当前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。面对世界百年未有之大变局和新一轮科技革命和产业变革深入发展的机遇期，世界各国纷纷出台大数据战略，开启大数据产业创新发展新赛道，聚力数据要素多重价值挖掘，抢占大数据产业发展制高点。

党中央、国务院高度重视大数据产业发展，推动实施国家大数据战略。习近平总书记就推动大数据和数字经济相关战略部署、发展大数据产业多次做出重要指示。工业和信息化部会同相关部委建立大数据促进发展部际联席会议制度，不断完善政策体系，聚力打造大数据产品和服务体系，积极推进各领域大数据融合应用，培育发展大数据产业集聚高地。经过五年的努力，我国大数据产业快速崛起，逐步发展成为支撑经济社会发展的优势产业，数据资源“家底”更加殷实，数据采集、传输、存储基础能力显著提升，大数据产品和服务广泛普及，特别是在疫情防控和复工复产中发挥了“急先锋”和“主力军”的作用。

“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键期，对大数据产业发展提出了新的要求。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称《国家“十四五”规划纲要》）围绕“打造数字经济新优势”，做出了培育壮大大数据等新兴数字产业的明确部署。为深入落实党中央、国务院决策部署，凝聚各方共识，敏锐抓住数字经济发展的历史机遇，更好地推进大数据产业高质量发展，特制定出台《“十四五”大数据产业发展规划》，作为未来五年大数据产业发展工作的行动纲领。

二、《规划》的总体考虑是什么？

《规划》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，统筹问题导向和目标导向，统筹短期目标和中长期目标，统筹全面规划和重点部署，聚焦突出问题和明显短板，充分激发数据要素价值潜能，夯实产业发展基础，构建稳定高效产业链，统筹发展和安全，培育自主可控和开放合作的产业生态，打造数字经济发展新优势，为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。

一是释放数据要素价值。数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。大数据产业提供全链条大数据技术、工具和平台，深度参与数据要素“采、存、算、管、用”全生命周期活动，是激活数据要素潜能的关键支撑。《规划》坚持数据要素观，以释放数据要素价值为导向，推动数据要素价值的衡量、交换和分配，加快大数据容量大、类型多、速度快、精度准、价值高等特性优势转化，支撑数据要素市场培育，激发产业链各环节潜能，以价值链引领产业链、创新链，推动产业高质量发展。

二是做强做优做大产业。产业基础是产业形成和发展的基本条件，产业链是产业发展的根本和关键，打好产业基础高级化、产业链现代化的攻坚战不仅是“十四五”时期产业发展的必然要求，更是支撑产业高质量发展的必要条件。《规划》坚持固根基、扬优势、补短板、强弱项并重，围绕产业基础高级化的目标，坚持标准先行，突破核心技术，适度超前统筹建设通信基础设施、算力基础设施和融合基础设施等新型基础设施，筑牢产业发展根基。围绕产业链现代化的目标，聚焦产业数字化和数字产业化，在数据生成、采集、存储、加工、分析、服务、安全、应用各环节协同发力、体系推进，打好产业链现代化攻坚战。

三是推动产业生态良性发展。任何产业要实现高质量发展都离不开优质的企业主体、全面的公共服务、扎实的安全保障。经过五年的培育，大数据产业协同互促的发展生态初步形成，但是距离支撑高质量发展仍存在一定差距。《规划》坚持目标导向和问题导向，培育壮大企业主体，优化大数据公共服务，推动产业集群化发展，完善数据安全保障体系，推动数据安全产业发展，为产业高质量发展提供全方位支撑。

三、《规划》主要内容和重点有哪些？

《规划》在延续“十三五”规划关于大数据产业定义和内涵的基础上，进一步强调了数据要素价值。《规划》总体分为5章，具体内容可以概括为“3个6”，即6项重点任务、6个专项行动、6项保障措施。

其中，6项重点任务包括：一是加快培育数据要素市场。围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程，着力构建数据价值体系、健全要素市场规则、提升数据要素配置作用，推进数据要素市场化配置。二是发挥大数据特性优势。围绕数据全生命周期关键环节，加快数据“大体量”汇聚，强化数据“多样化”处理，推动数据“时效性”流动，加强数据“高质量”治理，促进数据“高价值”转化，将大数据特性优势转化为产业高质量发展的重要驱动力，激发产业链各环节潜能。三是夯实产业发展基础。适度超前部署通信、算力、融合等新型基础设施，提升技术攻关和市场培育能力，发挥标准引领作用，筑牢产业发展根基。四是构建稳定高效产业链。围绕产业链各环节，加强数据全生命周期产品研发，创新服务模式和业态，深化大数据在工业领域应用，推动大数据与各行业深度融合，促进产品链、服务链、价值链协同发展，不断提升产业供给能力和行业赋能效应。五是打造繁荣有序产业生态。发挥龙头企业引领支撑、中小企业创新发源地作用，推动大中小企业融通发展，提升协同研发、成果转化、评测咨询、供需对接、创业孵化、人才培训等大数据公共服务水平，加快产业集群化发展，打造资源、主体和区域相协同的产业生态。六是筑牢数据安全保障防线。坚持安全与发展并重，加强数据安全管理，加大对重要数据、跨境数据安全的保护力度，提升数据安全风险防范和处置能力，做大做强数据安全产业，加强数据安全产品研发应用。

关于《规划》的主要亮点，可以归纳为“三新”：一是顺应新形势。“十四五”时期，我国进入由工业经济向数字经济大踏步迈进的关键时期，经济社会数字化转型成为大势所趋，数据上升为新的生产要素，数据要素价值释放成为重要命题，贯穿《规划》始终。二是明确新方向。立足推动大数据产业从培育期进入高质量发展期，在“十三五”规划提出的产业规模1万亿元目标基础上，提出“到2025年底，大数据产业测算规模突破3万亿元”的增长目标，以及数据要素价值体系、现代化大数据产业体系建设等方面的新目标。三是提出新路径。为推动大数据产业高质量发展，《规划》提出了“以释放数据要素价值为导向，以做大做强产业本身为核心，以强化产业支撑为保障”的路径设计，增加了培育数据要素市场、发挥大数据特性优势等新内容，将“新基建”、技术创新和标准引领作为产业基础能力提升的着力点，将产品链、服务链、价值链作为产业链构建的主要构成，实现数字产业化和产业数字化的有机统一，并进一步明确和强化了数据安全保障。

四、《规划》在加快培育数据要素市场方面有哪些举措？

数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，这已成为全球共识。我国高度重视数据要素市场培育。十九届四中全会提出将数据作为生产要素参与分配，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》和《建设高标准市场体系行动方案》明确提出“加快培育数据要素市场”。《国家“十四五”规划纲要》对完善数据要素产权性质、建立数据资源产权相关基础制度和标准规范、培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。广东、江苏等地就数据要素市场培育开展积极探索，深圳、天津、贵州等地在数据立法、确权、交易等方面已经取得了有益进展。

大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，提供全链条技术、工具和平台，孕育数据要素市场主体，深度参与数据要素全生命周期活动，是激活数据要素潜能的关键支撑，是数据要素市场培育的重要内容。推进我国数据要素市场建设，既对提升大数据产业基础能力和产业链现代化水平提出了更高要求，同时也为大数据产业发展带来更广阔、更丰富的价值空间。

为充分发挥大数据产业在加快培育数据要素市场中的关键支撑作用，《规划》围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程，重点部署以下工作：一是建立数据价值体系，制定数据要素价值评估指南，开展评估试点，为数据要素进入市场流通奠定价值基础。二是健全要素市场规则，发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系，鼓励企业参与数据交易平台建设，创新数据交易模式，建立健全风险防范处置、应急配置等机制。三是提升要素配置作用，加快数据要素化，培育数据驱动的产融合作、协同创新等新模式，推动要素数据化，促进数据驱动的传统生产要素合理配置。

五、《规划》提出“发挥大数据特性优势”，是出于什么考虑？

在党中央、国务院的坚强领导下，工业和信息化部联合相关部门，共同推动我国大数据产业发展取得了显著成效，市场规模快速攀升，产业基础实力增强，产业链初步形成，生态体系持续优化，应用价值链的广度和深度不断拓展。但同时，大数据产业仍存在数据壁垒突出、碎片化问题严重等瓶颈约束，全社会大数据思维仍未形成，大数据容量大、类型多、速度快、精度准、价值高的“5V”特性未能得到充分释放。

为更好引导支持大数据产业发展，需要从根本上遵循大数据的自然特性和发展规律，鼓励研发释放“5V”特性的技术工具，探索符合“5V”特性的模式路径，破解制约“5V”特性发挥的堵点难点，以产业高水平供给实现数据高价值转化。经过研究论证，推动大数据“5V”特性发挥需与产业发展的汇聚、处理、流动、治理与应用等核心环节紧密结合，多维度提升适应“5V”特性的发展水平和能力。比如，对于“大体量”数据增长速度要适度超前部署数据采集汇聚的基础设施，对于“多样化”数据处理需要大数据技术和应用不断创新，对于保护数据“时效性”价值需畅通数据高速流动、实时共享的渠道，对于保障数据“高质量”可用好用的需提升数据管理能力，对于促进数据“高价值”转化要注重引导数据驱动的新应用新模式发展等。

基于上述考虑，《规划》提出“发挥大数据特性优势”，坚持大数据“5V”特性与产业高质量发展相统一，通过“技术应用+制度完善”双向引导，重点推进“大体量”汇聚、“多样性”处理、“时效性”流动、“高质量”治理、“高价值”转化等各环节协同发展，鼓励企业探索应用模式，推广行业通用发展路径，建立健全符合规律、激发创新、保障底线的制度体系，实现大数据产业发展和数据要素价值释放互促共进。

六、《规划》在构建稳定高效的大数据产业链方面有哪些举措？

国际格局的深刻调整给我国大数据产业链稳定发展带来了不确定风险，但同时也孕育着新的机遇。必须站在国家战略安全的高度，做大做强优势领域，聚焦薄弱环节补足短板，防范和化解可能面临的挑战，保障大数据产业链安全稳定高效。

“十三五”时期，工业和信息化部会同相关部门共同努力，推动大数据产业发展取得长足进步，围绕“数据资源、基础硬件、通用软件、行业应用、安全保障”的大数据产品和服务体系初步形成，覆盖数据生成、存储、加工、分析、服务全周期的产业链初步建立，大数据应用广泛渗透到千行百业并已有众多成功案例，大数据产业逐渐成为国民经济中新的增长点。但发展过程中也显现出了诸多不足，如在大数据分析、治理、安全等环节关键环节仍然缺乏可用、可信、可管的大数据产品和服务，预测性、指导性深层次应用缺乏，无法满足各级政府、社会组织和广大民众更高层次的需求。

《规划》坚持安全与发展并重，围绕破解关键产品和服务供给不足、应用层次不深、安全保障体系不健全等问题，推动产业链做优做强，重点部署了以下内容：一是打造高端产品链，建立大数据产品图谱，提升全链条大数据产品质量和水平。二是创新优质服务链，加快数据服务向专业化、工程化、平台化发展，创新大数据服务模式和业态，发展第三方大数据服务产业，培育优质大数据服务供应商。三是优化工业价值链，培育专业化场景化大数据解决方案，构建多层次工业互联网平台体系，培育数据驱动的制造业数字化转型新模式新业态。四是延伸行业价值链，加快建设行业大数据平台，打造成熟行业应用场景，推动大数据与各行业各领域深度融合，充分发挥大数据的乘数效应和倍增作用。

七、下一步，如何推动《规划》落实？

（一）组织宣贯培训。面向地方各级工业和信息化主管部门、事业单位、大数据企业和行业应用企业等，详细解读和宣贯《规划》内容。

（二）建立推进机制。会同工业和信息化部相关司局以及业内外资深专家等组建推进工作机制，与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，确保重点任务落实，及时沟通信息、交流经验。

（三）任务分解落实。抓紧制定形成可落地、可执行的重点任务分工表，落实推进责任。鼓励和指导地方工业和信息化主管部门结合区域特点，提出适合本地区实际情况的政策措施。

（四）开展试点示范。持续组织开展大数据产业发展试点示范项目、DCMM贯标，鼓励有条件的地方、行业和工业企业围绕技术创新、融合应用、数据治理、生态培育等重点任务先行先试，按照边试点、边总结、边推广的思路，探索可复制、可推广的实施路径和模式。

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责任编辑：于珊

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大数据的工作原理

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大数据介绍

大数据的定义

大数据到底是什么？

大数据指高速 (Velocity) 涌现的大量 (Volume) 多样化 (Variety) 数据，其特性可简单概括为 3V。

简而言之，大数据指非常庞大、复杂的数据集，特别是来自新数据源的数据集，其规模之大令传统数据处理软件束手无策，却能帮助我们解决以往非常棘手的业务难题。

下载电子书：大数据的发展以及数据湖仓一体的未来 (PDF)

大数据的 3V 特性

大量 (Volume)

大数据的“大”首先体现在数据量上。这意味着您需要处理海量、低密度的非结构化数据。这些数据的价值可能是未知的，例如 Twitter 数据流、网页或移动应用点击流，以及设备传感器所捕获的数据等等。在实际应用中，大数据的数据量通常高达数十 TB，甚至数百 PB。

高速 (Velocity)

大数据的“高速”指高速接收乃至处理数据 — 数据通常直接流入内存而非写入磁盘。在实际应用中，某些联网的智能产品需要实时或近乎实时地运行，要求基于数据实时评估和操作，而大数据只有具备“高速”特性才能满足这些要求。

多样化 (Variety)

多样化是指数据类型众多。通常来说，传统数据属于结构化数据，能够整齐地纳入关系数据库。随着大数据的兴起，各种新的非结构化数据类型不断涌现，例如文本、音频和视频等等，它们需要经过额外的预处理操作才能真正提供洞察和支持性元数据。

大数据的价值和真实性

在过去几年，大数据又新增了两个 V 特性：价值 (value) 和真实性 (veracity)。首先，数据固然蕴含着价值，但是如果不通过适当方法将其价值挖掘出来，数据就毫无用处。其次，数据的真实性和可靠性也同样重要。

如今，大数据已成为一种资本，全球各个大型技术公司无不基于大数据工作原理，在各种大数据用例中通过持续分析数据提高运营效率，促进新产品研发，他们所创造的大部分价值无不来自于他们掌握的数据。

目前，众多前沿技术突破令数据存储和计算成本呈指数级下降。相比过去，企业能够以更低的经济投入更轻松地存储更多数据，而凭借经济、易于访问的海量大数据，您可以轻松做出更准确、更精准的业务决策。

然而，从大数据工作原理角度来讲，大数据价值挖掘是一个完整的探索过程而不仅仅是数据分析，它需要富有洞察力的分析师、业务用户和管理人员在大数据用例中有针对性地提出有效问题、识别数据模式、提出合理假设并准确开展行为预测。

那么怎样才能实现这个目标？

大数据的历史

虽然大数据这个概念是最近才提出的，但大型数据集的起源却可追溯至 1960 - 70 年代。当时数据世界正处于萌芽阶段，全球第一批数据中心和首个关系数据库便是在那个时代出现的。

2005 年左右，人们开始意识到用户在使用 Facebook、YouTube 以及其他在线服务时生成了海量数据。同一年，专为存储和分析大型数据集而开发的开源框架 Hadoop 问世，NoSQL 也在同一时期开始慢慢普及开来。

Hadoop 及后来 Spark 等开源框架的问世对于大数据的发展具有重要意义，正是它们降低了数据存储成本，让大数据更易于使用。在随后几年里，大数据数量进一步呈爆炸式增长。时至今日，全世界的“用户”— 不仅有人，还有机器 — 仍在持续生成海量数据。

如今，随着物联网 (IoT) 的兴起，越来越多的设备接入了互联网，收集了大量的客户使用模式和产品性能数据。同时，机器学习的出现也进一步加速了数据规模的增长。

然而，尽管已经出现了很长一段时间，人们对大数据的利用才刚刚开始。今天，云计算进一步释放了大数据的潜力，通过提供真正的弹性 / 可扩展性，它让开发人员能够轻松启动 Ad Hoc 集群来测试数据子集。此外，图形数据库在大数据领域也变得越来越重要，它们能够以独特的形式展示大量数据，帮助用户更快速执行更全面的分析。

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大数据的优势：

大数据意味着更多信息，可为您提供更全面的洞察。

更全面的洞察意味着更高的可靠性，有助于您开发全新解决方案。

大数据使用场景

从客户体验到智能分析，大数据可帮助您轻松处理各种业务活动。以下是企业运营中的常见大数据使用场景，

产品开发

Netflix 和 Procter & Gamble 等公司利用大数据来预测客户需求。他们对过去和当前产品或服务的关键属性进行分类，并对那些属性和成功商业产品之间的关系进行建模，从而为新产品和服务构建预测模型。此外，P&G 还根据来自焦点小组、社交媒体、试销市场和前期铺货的数据和分析结果来规划、生产和发布新产品。

预测性维护

各种结构化数据（例如设备年份、品牌、型号等信息）以及非结构化数据（包括数以百万计的日志条目、传感器数据、错误消息和引擎温度）中往往深藏着可供预测机械故障的信息，通过分析这些数据，企业可以在事故发生前识别潜在问题，从而更加经济高效地安排维护活动，充分延长零部件和设备的正常运行时间。

客户体验

当今市场竞争的核心在于赢得客户。相比过去，企业现在更有条件清楚地了解客户体验。对此，大数据让您能够通过社交媒体、网站访问、呼叫记录以及其他来源收集数据，进而改善客户互动，为客户提供个性化产品，降低客户流失率，主动解决问题，最终以出色体验创造更多价值。

欺诈和合规性

在今天，您的系统面临的威胁远不止几个心怀不轨的黑客，还有人员配置完善的专家团队。同时，安全形势与合规要求也在不断变化，带来了重重挑战。借助大数据，您可以通过识别数据模式发现欺诈迹象，汇总海量信息，加速生成监管报告。

机器学习

机器学习是当今的一个热门话题，而数据（特别是大数据）正是这一现象背后的一大重要推动因素。通过利用大数据训练机器学习模型，我们能够“训练”机器使之具备特定能力而无需为其编写程序。正是可供训练机器学习模型的大数据促成了这一转变。

提高运营效率

运营效率领域很少会爆出重磅消息，但大数据在该领域的影响却最为深远。借助大数据，您可以深入分析和评估生产、客户反馈、退货率以及更多其他问题，从而减少缺货现象，预测未来需求，还可以利用大数据根据当前市场需求改善决策。

推动创新

大数据有助于您研究人、组织、实体以及流程之间的相互关系，进而基于深度洞察，以全新方式推动创新。在大数据的帮助下，您可以有效改善财务和企业计划决策，验证趋势和客户需求，更好地为客户提供新产品和新服务，还可以实施动态定价，从而充分实现收益。简而言之，大数据将打开创新世界的大门，为您带来无穷的可能性。

下载大数据使用场景电子书

大数据的挑战

大数据蕴含着无穷潜力，同时也带来了诸多挑战。

首先，大数据体量庞大。虽然人们为数据存储开发了许多新技术，但数据量却在以每两年翻一番的速度增长。目前，各企业都在努力应对数据的快速增长，不断寻找更高效的数据存储方式。

其次，仅存储数据是不够的。数据的价值在于运用，而这又取决于数据管理。目前，我们需要做很多工作才能获得清洁数据，也就是与客户密切相关并以有利于分析的方式整理的数据，例如数据科学家在真正开始使用数据之前，通常要耗费 50% 到 80% 的时间来管理和准备数据。

最后，大数据技术的更新速度非常快。几年前，Apache Hadoop 是广为流行的大数据处理技术。2014 年，Apache Spark 问世。如今，只有结合这两种框架才能打造出理想解决方案。总而言之，紧跟大数据技术的发展脚步是一项持久性挑战。

更多大数据资源：

了解有关 Oracle 大数据的更多信息

大数据的工作原理

大数据可为您提供全新的洞察，带来新的商机和业务模式。那么大数据的工作原理是什么呢？

1. 大数据首先需要将来自不同来源和应用的数据汇集在一起，然而传统的数据集成机制，例如提取、转换和加载 (ETL)，通常无法胜任这一工作。换言之，我们需要新的策略和技术来分析 TB 甚至 PB 级的大数据集。

在集成时，您需要导入和处理数据、执行格式化操作，以符合业务分析师要求的形式整理数据。

2. 管理大数据对存储要求较高。存储解决方案可以部署在本地，也可以部署在云端。其次，您可以采用任何形式存储数据，根据需要为数据集设置处理要求，引入必要的处理引擎。目前，许多客户都不得不根据数据当前所在位置来选择存储方案。对此，云解决方案不仅能够满足客户当前的计算需求，同时还支持用户按需、快速地访问所有数据，越来越受到人们的青睐。

3. 只有真正分析数据并基于数据数据洞察采取有效行动，您的大数据投资才会取得回报。您可以：对各种数据集进行可视化分析以获得全新理解；进一步探索数据以获得全新洞察；与他人分享您的洞察；结合机器学习和人工智能构建数据模型；立即行动起来，释放您的数据价值！

大数据优秀实践

为帮助您成功开启大数据之旅，我们基于大数据工作原理，从各种大数据用例中总结了一些重要的优秀实践。这些原则有助于奠定成功的大数据基础。

协调大数据与特定业务目标

更全面的数据集有助于您获得全新洞察。为此，您首先需要进行新的技能、组织和基础设施投资，在一种业务驱动的环境中保证项目持续获得投入和资金。其次，为确保正确实施，请评估您的大数据能否真正支持并促进您的关键业务和 IT 工作，这些任务可能包括：了解如何筛选网络日志以揭示电子商务行为，通过社交媒体和客户支持互动推断客户舆情，以及了解统计相关法及其与客户、产品、制造和工程数据的相关性。

通过标准化和有效治理缓解技能短缺

企业实施大数据的一大重要障碍是技能不足。首先，通过在 IT 治理计划中添加大数据技术、大数据考量和决策，您可以缓解这一风险。其次，标准化有助于更好地管理成本和充分利用资源。第三，为顺利实施大数据战略和解决方案，请及早并定期评估大数据技能需求，主动识别潜在技能缺失。第四，您需要培训 / 交叉培训现有人员、招聘新人员，并在必要时寻求咨询公司的支持。

通过卓越中心优化知识转移

通过设立卓越中心来分享知识、控制监管、管理项目沟通，无论大数据项目是全新投资还是扩展性投资，您都可以在整个企业范围内分摊所有软件和硬件成本，以一种更加结构化和系统化的方法扩展大数据功能，提高整体信息架构的成熟度。

通过协调结构化和非结构化数据充分获得回报

大数据分析可以带来价值，但将低密度的大数据与您目前使用的结构化数据整合到一起，您可以获得更有意义的深度洞察。

在实际应用中，无论是捕获客户、产品、设备还是环境大数据，您的目标都是向核心主数据和分析摘要添加更多相关数据点，从而得出更准确的结论。例如，相比所有客户的舆情，仅优质客户的舆情更加细化，更有针对性。因此，许多人将大数据视为其现有商务智能功能、数据仓储平台以及信息架构的重要扩展。

对此，大数据既可以基于人也可以基于机器来构建分析流程和模型。利用分析模型以及大数据分析功能（包括统计、空间分析、语义、交互式探索以及可视化），您可以将不同类型和来源的数据关联起来，得出有意义的洞察。利用分析模型，您可以将不同类型和来源的数据关联起来，并得出有意义的洞察。

打造高效的探索实验室

探索数据价值绝非一条坦途，有时候我们甚至不知道前进的方向，这些都在我们的意料之中。尽管如此，管理团队和 IT 部门仍然需要为这种“漫无目的”或者“缺乏明确需求”的探索活动提供应有的支持。

与此同时，分析师和数据科学家也需要与业务部门密切合作，在合作过程中确定自身需要哪些关键业务知识及存在哪些知识缺口。最后，为了实施交互式数据探索和统计算法试验，您需要一个高效的工作区，需要为沙盒环境提供支持并进行适当监管。

与云运营模式保持一致

大数据流程和用户需要访问各种资源来进行迭代试验和生产工作。对此，大数据解决方案应覆盖所有数据区域，包括事务、主数据、参考数据以及摘要数据。支持您按需创建分析沙盒。同时，资源管理对于整个数据流（包括预处理和后处理、集成、数据库内汇总和分析建模）的控制至关重要，妥善规划的私有云和公有云供应及安全性策略对于满足这些不断变化的需求也有着非常重要的意义。

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信息图：如何构建高效的数据湖

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