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大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢？
這是我通常與想要了解大數(shù)據(jù)的人進行對話：
創(chuàng)新互聯(lián)建站服務項目包括吉縣網(wǎng)站建設、吉縣網(wǎng)站制作、吉縣網(wǎng)頁制作以及吉縣網(wǎng)絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，吉縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到吉縣省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
問：什么是大數(shù)據(jù)？
答：大數(shù)據(jù)是描述龐大數(shù)據(jù)的術(shù)語。
問：現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)有多大？
答：如此龐大，以至于無法用常規(guī)工具處理？
問：通常的工具是什么意思？
答：普通文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫等工具。
所有這些大數(shù)據(jù)工具都有一個共同的特性：分布式計算。
因此，大數(shù)據(jù)是一個通常只能通過分布式的工具才能解決的問題。我知道這些天，每個人都在嘗試將他們的BI（商業(yè)情報）工具描繪成大數(shù)據(jù)工具，但不要被喧鬧聲所欺騙。
問：哪些典型的大數(shù)據(jù)問題？
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以定義為一種軟件應用程序，旨在分析，處理和提取來自極其復雜的大型數(shù)據(jù)信息，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件則無法處理。
我們需要大數(shù)據(jù)處理技術(shù)來分析大量實時數(shù)據(jù)，并提出預測和方案以減少未來的風險。
在類別中的大數(shù)據(jù)技術(shù)分為兩大類型：
1.運營大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.分析大數(shù)據(jù)技術(shù)
首先，運營大數(shù)據(jù)與我們生成的常規(guī)日常數(shù)據(jù)有關(guān)。這可能是在線交易，社交媒體或特定 組織的數(shù)據(jù)等。
運營大數(shù)據(jù)技術(shù)的一些示例如下：
·網(wǎng)上訂票，其中包括您的火車票，飛機票，電影票等。
·在線購物是您的淘寶，京東交易等等。
·來自社交媒體網(wǎng)站（如微信，QQ等）的數(shù)據(jù)。
·任何跨國公司的員工詳細信息。
我有幸做了有五六七八年的大數(shù)據(jù)吧，談談自己的看法。簡單來說，就是現(xiàn)在各個APP，網(wǎng)站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多，越來越大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫比如MySQL Oracle之類的，已經(jīng)處理不過來了。所以就產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)來處理這些龐大的數(shù)據(jù)。
第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲起來，經(jīng)過多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個數(shù)據(jù)存儲的標準。
第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開始基于這些數(shù)據(jù)做計算了，于是從最早的MapReduce到后來的hive，spark，都是做批處理的。
第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢引擎，比如impala，presto。
第四，由于批處理一般都是天級別或者小時級別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。
第五，由于沒有一個軟件能覆蓋住所有場景。所以針對不同的領域，有了一些特有的軟件，來解決特定場景下的問題，比如基于時間序列的聚合分析查詢數(shù)據(jù)庫，inflexdb opentsdb等。采用預聚合數(shù)據(jù)以提高查詢的druid或者kylin等，
第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費訂閱的消息隊列，比如kafka和其他各種mq
第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 處理小文件問題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，業(yè)務方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計算，給公司的運營提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶做個性化推薦。機器學習，報警監(jiān)控等等。
大數(shù)據(jù) big data 國標定義：
支持一個或多個應用領域，按概念結(jié)構(gòu)組織的數(shù)據(jù)集合，其概念結(jié)構(gòu)描述這些數(shù)據(jù)的特征及其對
應實體間的聯(lián)系。具有數(shù)量巨大、種類多樣、流動速度快、特征多變等特征，并且難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體
系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)進行有效組織、存儲、計算、分析和管理的數(shù)據(jù)集。
[來源：GB/T 35274-2017，定義3.1]
1、基礎概念
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)則主要用來解決海量數(shù)據(jù)的存儲和分析。
2、特點分析
大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
3、發(fā)展過程
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