数据大爆炸课件

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，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。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。 目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未 被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据 科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与 自然和社会活动之间的关系。
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《 计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平 台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台———并行数据库、 MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足， 同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未 来研究做了展望。
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
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随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分 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。
问答：
大数据是什么？
“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数 据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士 争相追捧的利润焦点。大数据[1]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”。且中国物联网校 企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的 资源。
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对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据 ”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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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，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。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。
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什么叫大数据，与云计算有何关系？
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透 过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成 为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点：Volume、 Velocity、Variety、Veracity。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。
大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时 ，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的 大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布， 大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
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Big Data 数据大爆炸
更新时间：2014-2-19
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数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。 有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等， 这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别： 数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商 业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据， 或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略， 我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很 重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。