[课件]BigData数据大爆炸PPT

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。 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。
我们应该如何利用大数据？ 大数据包含几个方面的内涵 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析 也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理， 筛选等操作，变为结构数据。 4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等 等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到 更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数 据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都 会有大数据需求。
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。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等 商业大数据BI工具。 不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据 转换为价值。
hadoop如何维护30天数据的问题？ 建一个池子放30天数据，属于可能要更新的 最近再学习JSP ，现在涉及到了数据库，请问要是Mysql还是sql server 比较好？ 如果你是学习用，看自己对那个更熟悉一点就选择哪个 如果公司商务上应用，请考虑成本，SQLSERVER是微软的，部署要收费的， mysql不同了，免费。 云计算，大数据，数据挖掘，机器学习，模式识别。这些概念之间的关系是 怎么样的？ 给你解释一下这些术语： 云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服 务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。 当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。 大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但 如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已 经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数 据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘）有限，用数据挖掘的方法把这 些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决 大数据问题的一些策略。
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。
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。 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。
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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。
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。