大数据[编辑]
更简单的说，大数据就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。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。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式大的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，数据挖掘电网，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一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的大数据，是当今三场宏大技术变革之一，这三场变革可能足以与上个世纪的美国技术变革匹敌。信息技术已经进入了大数据时代，这是不容置疑的。iPhone手机的运算能力让20世纪70年代的IBM大型机都自愧不如。互联网正向“云计算”演进。“云”是一张由数千个数据中心组成的网络，90年代的超级计算机与其中任何一个中心比起来，都像是史前时代的事物。从社交媒体到基于元数据分析的医学革命，大规模数据处理能力使以往无法想象的服务和行业成为了可能，我们也即将步入难以想象的新市场。现在正是互联网时期，了解大数据是必不可少的。
影响
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆
字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛每隔一小时处理超过100万客户的交易，反过来进口量数据库估计超过2.5
PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍
。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最原始的人类基因组花费10年时间处理，如今可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。
1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
价值
大数据
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated
Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，已进入大数据时代，但硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
大数据特点
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。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。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据是规模非常巨大和复杂的数据集，传统数据库管理工具处理起来面临很多问题，比如说获取、存储、检索、共享、分析和可视化，数据量达到 PB、EB或ZB的级别。大数据有三个V，一是数据量 （Volume），数据量是持续快速增加的；二是高速度 （Velocity）的数据I/0；三是多样化（Variety）数据类型和来源。大数据引发了一些问题，如对数据库高并发读写要求、对海量数据的高效率存储和访问需求、对数据库高可扩展性和高可用性的需求，传统SQL主要性能没有用武之地。互联网巨头对于NoSQL数据模式应用非常广，比如谷歌的Big Table、Facebook的Cassandra、Oracle的NoSQL及亚马逊的Dynamo等。 支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性、因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方，大数据应用是在云端跑的，非常典型的应用。 关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，当数据集和索引变大时，传统关系型数据库如Oracle、Sybase在对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，因为在处理数据时SQL请求会占用大量的CPU周期，并且会导致大量的磁盘读写，性能会变得让人无法忍受。 该模块将重点让大家学习大数据的处理流程。
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