2019年版大数据应用行业市场调研分析报告
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告1.定义大数据是指数据量太大，速度太快，处理能力太弱而难以处理的数据。
它是由于科技的发展、互联网的普及、信息化的进程、社交媒体的活跃等因素而迅速崛起。
大数据技术可以帮助我们更好地理解和分析世界，为企业、政府等提供决策支持。
2.分类特点大数据可以分为三大类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：具有清晰、规范的数据格式。
半结构化数据：具有较强的结构特征，但不完全符合固定格式的数据。
非结构化数据：不具有固定的结构和格式，如社交媒体、图片、音频等。
3.产业链大数据产业链包括硬件、软件、数据开发、数据服务和数据应用。
其中，硬件包括数据存储、数据处理和数据传输等设备；软件包括数据库、大数据分析平台、数据挖掘等；数据开发则是数据的收集、清洗和预处理等；数据服务则是将数据分析后提供相关服务；数据应用则是大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、教育等。
4.发展历程大数据的发展历程可分为三个阶段：第一阶段：数据的爆发时期，主要是由于互联网的发展而产生大量数据，但缺乏处理技术。
第二阶段：技术的发展时期，主要是由于技术的进步，如分布式计算、云计算等，使得处理大数据变得更加容易。
第三阶段：应用的普及时期，主要是由于大数据技术的不断成熟，使得大数据应用逐渐普及。
5.行业政策文件国家“十三五”规划纲要中指出，要推动大数据产业集群发展，建设国家大数据综合试验区、互联网+智能制造创新发展试点等国家重大工程。
相关政策的出台促进了大数据行业的发展。
6.经济环境随着互联网的不断普及和经济的快速发展，大数据加速走进了人们的生活和工作领域。
截至2019年，大数据市场规模已超过1000亿元，成为经济发展的新动能之一。
同时，随着人工智能技术的不断发展，大数据行业市场潜力巨大。
7.社会环境大数据技术具有广泛的社会意义。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为国家政治、经济、科技等领域提供决策支持，为企业提供市场分析、用户画像等服务，为社会公共安全和环保提供预防和预测。
2019年中国工业大数据市场研究报告
２０１９年中国工业大数据市场研究报告CONTENTS大数据产业分析1.1 大数据产业概况•大数据产业概念•大数据技术体系•大数据产业图谱•大数据产业生态链•大数据产业链全景图1.2 大数据市场分析•大数据市场规模•大数据细分市场•大数据应用市场CONTENTS 工业大数据市场2.1 工业大数据定义2.2 工业大数据来源 2.3 工业大数据分类2.4 工业大数据系统框架2.5 工业大数据市场规模工业大数据应用CHAPTER 1第一章大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。
大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。
随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。
随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。
从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。
数据分析技术安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架，此外还涌现出同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等多种数据流通的技术工具。
数据流通技术而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。
事务处理技术从大数据产业细分领域来看，可以大致分为数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易（应用）层。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告一、概述随着信息技术的快速发展，大数据行业正迅速崛起并成为推动社会和经济进步的重要力量。
本报告旨在对大数据行业的现状及发展趋势进行全面分析，为相关行业的决策者提供参考。
二、行业背景1. 定义与特点：大数据是指规模庞大、来源广泛且复杂多样的数据集合，其特点包括高速、多样、全面和价值密度低。
2. 应用场景：大数据技术广泛应用于金融、医疗、零售、能源、交通等各个领域，为企业和政府提供数据驱动的决策支持。
三、市场规模1. 全球市场：根据市场研究公司的数据显示，2019年全球大数据行业市场规模达到xxx亿美元，并预计未来几年将持续增长。
2. 国内市场：我国大数据行业市场规模也呈现出快速增长的趋势，2019年市场规模超过xxx亿元，预计未来几年将继续保持增长。
四、行业发展趋势1. 技术创新：大数据行业在人工智能、云计算、物联网等技术领域不断创新，提高数据分析的准确性和效率。
2. 数据安全与隐私保护：随着大数据的规模和价值的不断增加，数据安全和隐私保护成为行业发展的重要课题，相关政策和法规也在逐步完善。
3. 产业融合与协同发展：大数据行业与其他行业的融合不断加深，形成了金融科技、健康医疗、智慧城市等新的战略性新兴产业。
五、竞争格局1. 企业竞争：大数据行业涌现出一批技术实力和市场影响力较大的企业，包括国内的阿里巴巴、腾讯、百度等以及国际的谷歌、微软、亚马逊等。
2. 合作共赢：在激烈的市场竞争中，企业间的合作成为行业发展的重要动力，包括技术合作、数据共享等方式。
六、风险与挑战1. 数据泄露和滥用：大数据行业面临着数据泄露和滥用的风险，相关企业需要加强安全意识和技术手段。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度对于数据分析的准确性和可靠性至关重要，企业需要加强数据管理和清洗。
七、发展前景1. 机遇：大数据行业将继续受益于科技创新和数字化转型的趋势，市场需求将不断增加，特别是在人工智能和物联网领域。
2019大数据行业研究报告
2019大数据行业研究报告在当今数字化时代，大数据已经成为推动经济发展、创新商业模式和提升社会治理能力的重要力量。
2019 年，大数据行业继续保持着高速增长的态势，不断涌现出新的技术、应用和趋势。
本报告将对 2019年大数据行业的发展进行全面深入的研究。
一、大数据行业的发展背景随着互联网、物联网、移动设备等技术的普及，数据的产生和积累速度呈指数级增长。
这些海量的数据蕴含着巨大的价值，企业和组织纷纷意识到通过对数据的有效分析和利用，可以获得竞争优势、优化业务流程、提升决策质量。
同时，云计算技术的发展为大数据的存储和处理提供了强大的基础设施支持，使得大数据的应用变得更加便捷和高效。
此外，政策法规的不断完善也为大数据行业的发展创造了良好的环境，推动了数据的开放共享和安全保护。
二、2019 年大数据行业的市场规模和增长情况2019 年，全球大数据市场规模达到了_____亿美元，同比增长_____%。
其中，美国、中国、欧洲等地区是大数据市场的主要贡献者。
在中国，大数据市场规模超过_____亿元，预计未来几年仍将保持高速增长。
从行业应用来看，金融、电信、零售、医疗等领域是大数据应用的重点领域。
金融行业利用大数据进行风险评估、反欺诈和精准营销；电信行业通过大数据优化网络资源配置、提升客户服务质量；零售行业借助大数据实现个性化推荐、库存管理和市场预测；医疗行业依靠大数据进行疾病防控、药物研发和医疗质量管理。
三、大数据技术的发展与创新1、数据存储与处理技术分布式存储系统如 Hadoop 生态系统的 HDFS、NoSQL 数据库如MongoDB、Cassandra 等在 2019 年得到了广泛应用，有效解决了海量数据的存储和快速处理问题。
同时，基于内存计算的技术如 Spark 不断优化，提高了数据处理的效率。
2、数据分析与挖掘技术机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据的结合更加紧密，为数据分析和挖掘提供了更强大的工具。
大数据行业分析报告范文
大数据行业分析报告范文1. 引言大数据是指在传统数据处理软件和工具无法处理的数据规模，速度和多样性的数据集。
随着互联网和信息技术的发展，大数据技术和应用越来越受到关注。
本报告将对当前大数据行业进行分析，包括市场规模、发展趋势、应用领域等方面的内容。
2. 市场规模分析大数据行业的市场规模持续增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年全球大数据市场规模达到了xx亿美元，较上一年增长了xx%。
预计到2025年，市场规模将达到xx亿美元，年均增长率约为xx%。
可以看出，大数据行业具有很大的发展潜力。
3. 发展趋势分析3.1 人工智能与大数据的结合人工智能（AI）作为大数据的重要应用领域之一，与大数据技术的结合将推动行业进一步发展。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以为人工智能提供更为丰富的数据支持，提高智能系统的性能和应用效果。
因此，人工智能与大数据的结合将成为未来的发展方向。
3.2 云计算与大数据的融合云计算作为一种新兴的计算模式，将大大改变大数据的存储和处理方式。
云计算基于互联网提供资源的共享和可扩展性，能够满足大数据处理的需求。
随着云计算技术的不断发展，大数据与云计算的融合将进一步加强，为大数据行业带来更多的机遇和挑战。
3.3 数据隐私与安全保护随着大数据的发展，数据隐私和安全问题成为一个不可忽视的问题。
大数据的应用离不开个人信息的收集和处理，因此数据隐私保护和安全防护措施显得尤为重要。
未来，随着数据泄露和侵权问题的不断暴露，数据隐私与安全保护将成为大数据行业面临的重要挑战。
4. 应用领域分析大数据技术的应用领域广泛，目前已在各个行业得到应用。
4.1 金融领域在金融领域，大数据可以通过分析大量的金融数据，提供精确的风险评估和投资建议，帮助金融机构做出更明智的决策。
另外，大数据还可以应用于反欺诈、信用评估、智能风控等方面，提高金融的效率和安全性。
4.2 零售领域在零售领域，大数据可以通过分析顾客购买习惯和喜好，进行精准的商品推荐和营销活动，提高销售额和顾客满意度。
中国大数据分析平台行业研究报告
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
地产大数据分析报告(3篇)
第1篇一、摘要随着互联网和大数据技术的快速发展，房地产行业也迎来了大数据时代。
本报告通过对海量地产数据的采集、分析和挖掘，旨在为房地产企业、政府部门和投资者提供有价值的数据分析和决策支持。
报告将从市场趋势、区域分析、产品分析、价格分析、客户分析等多个维度进行深入探讨，以期为我国房地产行业的发展提供有益参考。
二、市场趋势分析1. 市场规模分析根据国家统计局数据，2019年全国房地产开发投资10.3万亿元，同比增长9.9%。
近年来，我国房地产市场持续保持稳定增长态势，市场规模不断扩大。
2. 政策环境分析近年来，国家出台了一系列房地产调控政策，如限购、限贷、限价等，旨在抑制房价过快上涨，稳定市场预期。
政策环境对房地产市场的发展具有重要影响。
3. 市场供需分析通过分析地产大数据，可以看出，当前我国房地产市场供需矛盾依然存在。
一方面，一线城市和部分热点二线城市供不应求，房价持续上涨；另一方面，三四线城市供过于求，库存压力较大。
三、区域分析1. 一线城市一线城市房地产市场持续火热，需求旺盛。
从地产大数据来看，一线城市房价收入比相对较高，但仍有大量投资和自住需求。
2. 二线城市二线城市房地产市场发展迅速，部分城市房价涨幅较大。
从地产大数据来看，二线城市人口流入较多，购房需求旺盛。
3. 三四线城市三四线城市房地产市场库存压力较大，部分城市房价出现下跌。
从地产大数据来看，三四线城市人口流失严重，购房需求相对较弱。
四、产品分析1. 住宅产品从地产大数据来看，住宅产品依然是市场主流。
其中，改善型住宅需求旺盛，小户型住宅市场逐渐萎缩。
2. 商业地产商业地产市场发展迅速，购物中心、商业综合体等业态备受关注。
从地产大数据来看，商业地产投资回报率相对较高，但市场竞争激烈。
3. 办公地产办公地产市场逐渐升温，写字楼、产业园区等业态备受关注。
从地产大数据来看，办公地产市场需求稳定，投资价值较高。
五、价格分析1. 全国房价走势从地产大数据来看，全国房价总体呈上升趋势，但涨幅有所放缓。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告近年来，随着互联网的普及和技术的发展，大数据行业逐渐成为热门话题，引起了广泛的关注。
本文将从大数据的概念和意义入手，探讨当前大数据行业的发展现状和趋势。
一、大数据的概念和意义大数据是指无论是体量、速度还是多样性都远远超过传统数据处理技术的数据。
它不仅包括结构化数据，也包括非结构化数据和半结构化数据。
大数据的出现，给互联网和计算机技术带来了重大变革，也让传统产业有了新的发展机遇。
大数据的意义在于能够帮助企业和机构更好地了解市场需求、分析竞争对手、优化产品和服务等，从而实现精细化运营和提高效率。
同时，大数据还有助于促进社会公共管理的创新和升级，提高人们的生活质量和安全保障能力。
二、大数据行业的发展现状中国大数据产业从2014年起迎来了快速发展期，截至2019年，中国大数据产业规模已达到5.4万亿元人民币，预计到2023年，产业规模将达到15万亿元人民币。
当前，大数据行业呈现出以下几个主要特点：1. 产业结构日趋完善。
目前，大数据行业主要分为技术平台、解决方案、服务支撑三个领域。
在这些领域中，已经涌现出了大量的龙头企业，形成了庞大的产业链。
2. 应用场景趋于多样化。
大数据技术已经广泛应用于金融、零售、医疗、制造等多个领域，涵盖了市场研究、销售预测、客户维护、风险控制、产品研发等各个环节。
3. 技术创新持续推进。
人工智能、区块链、物联网等新技术的快速发展，为大数据行业带来了新的创新方向和机遇。
这些技术不仅提高了数据处理效率，还为数据的安全存储和传输提供了更好的保障。
三、大数据行业的发展趋势1. 智能化和自动化趋势加强。
未来，大数据技术将更多地与人工智能等技术融合，通过数据建模和分析，实现自动化决策和操作。
2. 产业链上下游融合更紧密。
大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，将大数据技术与不同行业的企业和用户深度融合，形成更加紧密的产业链。
3. 产业国际化进程加速。
随着中国互联网企业的国际化进程不断加快，中国大数据企业也开始向世界市场进军，加强国际合作和交流。
2023年大数据分析行业市场环境分析
2023年大数据分析行业市场环境分析随着互联网技术的快速发展，大数据分析行业已经逐渐成为了各行业中一项重要的技术和服务。
从电商到金融、医疗、教育等各行各业都在逐渐引入大数据技术，以提高效率、降低成本、提升用户体验等方面。
下面对大数据分析行业市场环境进行分析，主要包括行业规模、市场竞争、技术变革、政策支持、安全隐患等方面。
一、行业规模大数据分析行业在近几年内呈现出爆发式增长，市场前景广阔。
以市场规模为例，根据国家统计局发布的数据显示，2019年我国大数据产业规模较上年增长12.3%，达到7.97万亿元，预计到2021年将达到10.9万亿元。
同时，全球大数据市场规模也呈现稳步增长的趋势，预计到2027年将达到1033.1亿美元。
二、市场竞争除了市场规模不断扩大外，大数据分析市场竞争也逐渐加剧。
当前国内外市场上的大数据企业主要集中在4个领域：数据仓库、数据分析、数据可视化和大数据服务等。
在这四个领域中，国内的竞争格局已经形成，头部企业的市场份额占比越来越高。
三、技术变革作为一门技术服务，大数据分析技术不断发展，不断涌现出新的技术和应用。
人工智能、机器学习、自然语言处理等新技术的应用，将进一步加速整个大数据分析行业的发展速度。
四、政策支持大数据分析作为国家战略之一，得到了政府的高度重视和支持。
政策方面，我国已经出台了一系列政策促进大数据产业的发展，如《国家大数据综合试验区建设总体方案》、《国家人工智能发展规划》等，为大数据企业的发展提供了有力的保障。
五、安全隐患尽管大数据分析在提高效率、降低成本和提升用户体验等方面带来了巨大的优势，但同时也带来了安全隐患。
大数据分析中存在着数据隐私泄露、防护技术缺乏等问题，这些问题需要企业加强安全保障，保护用户的隐私和资产安全。
综上所述，在大数据分析行业市场环境中，市场规模不断扩大，市场竞争逐渐加剧，技术不断变革，政策支持和安全隐患并存。
对于大数据企业而言，要做好市场规模的拓展、技术创新与人才培养，同时积极发挥政策支持的作用，保证数据安全，才能在竞争中获得更多的市场份额和成长机会。
2018-2019年大数据行业分析报告
大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。
大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。
大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，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），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。
其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
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2019年版大数据应用行业市场调研分析报告（部分内容）
China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)
（专业、精准、高效，助力企业决策）
大数据应用行业产业链解析
一、大数据的生态系统
1、大数据的高效深度分析需要专用化的系统
在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，大数据系统需要逐渐摆脱传统的通用技术体系，趋向专用化的架构和处理技术。
这方面，国内百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网巨头做出了尝试并取得了很好的效果。
众所周知，百度的大数据典型应用是中文搜索，阿里巴巴的大数据典型应用是基于交易日志分析的数据服务，腾讯的大数据典型应用是图片数据存储和基于用户行为的广告实时推荐。
百度2013年底成立专门的大数据部门，旨在深度挖掘大数据的价值。
阿里巴巴已将不同业务部门的大数据技术整合在一起为数据产品提供统一的服务。
腾讯的数据平台部正在将全公司的数据纳入统一管理平台。
阿里巴巴在技术上与开源社区结合得最为紧密；腾讯大数据目前正在向开源技术靠拢；百度在技术层面偏好自行研发，包括软硬件定制化方案也是最先投入实用。
技术上，他们的共同之处是，不再依赖传统的IOE，而基于开源系统（如Hadoop等）开发面向典型应用的大规模、高通量、低成本、强扩展的专用化系统。
2、大数据处理架构多样化模式并存
当前，克隆了Google的GFS和MapReduce的ApacheHadoop自2008年以来逐渐被互联网企业所广泛接纳，并成为大数据处理领域的事实标准。
但2013年出现的Spark作为一匹黑马终结了这一神话，大数据技术不再一家独大。
由于应用不同导致Hadoop一套软件系统不可能满足所有需求，在全面兼容Hadoop的基础上，Spark通过更多的利用内存处理大幅提高系统性能。
此外，Scribe、Flume、Kafka、Storm、Drill、Impala、TEZ/Stinger、Presto、Spark/Shark等的出现并不是取代Hadoop，而是扩大了大数据技术的生态环境，促使生态环境向良性化和完整化发展。
今后在非易失存储层面、网络通信层面、易失存储层面和计算框架层面还会出现更多、更好和更专用化的软件系统。
3、实时计算逐步受到业界关注
Google于2010年推出了Dremel，引领业界向实时计算迈进。
实时计算是针对MapReduce这种批量计算的性能问题提出的，可分为流式计算和交互式分析计算两种模式。
在大数据背景下，流式计算源于服务器日志的实时采集，如Facebook开源的Scribe是分布式日志收集系统，ApacheFlume 是类似的系统。
ApacheKafka是高吞吐率的分布式消息系统，特点是高通量和容错。
Storm是容错的分布式实时计算系统，可以可靠的处理流式数据并进行实时处理，单机性能可达到百万记录每秒。
Storm可集成ApacheKafka作为其队列系统。
作为批量计算的补充，交互式分析计算的目标是将PB
级数据的处理时间缩短到秒级。
ApacheDrill是开源的Dremel实现，虽已有应用但尚不成熟。
由Cloudera主导的Impala也参照Dremel实现，同时还参考了MPP的设计思想，目前已经接近实用阶段。
Hortonworks主导开发了TEZ/Stinger，TEZ是运行在YARN（Hadoop2.0的资源管理框架）上的DAG计算框架，而Stinger是下一代的Hive。
2013年底，由Facebook开源的Presto分布式SQL查询引擎可对250PB以上的数据进行交互式分析，比Hive的性能高出10倍。
类似的Shark是Spark 上的SQL执行引擎，得益于Shark的列存储和Spark的内存处理等特性，Shark号称可以比Hive的性能提高100倍。
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二、大数据产业的概念
大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的所有活动的集合。
主要包括三个方面：（1）用以搭建大数据平台、实现大数据组织与管理、分析与发现的相关IT基础设施与软件的销售和租赁活动。
（2）大数据平台的运维与管理服务，系统集成、数据安全、云存储等解决方案与相关咨询服务。
（3）与大数据应用相关的数据出售与租赁服务、分析与预测服务、决策支持服务、数据共享平台、数据分析平台等。
大数据产业链按照数据价值实现流程包括数据生产与集聚层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、数据应用与服务层。
三、大数据产业链构成
1、数据产生与集聚层
大数据主要来源于伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据。
数据的产生与集聚层包括社会管理信息系统、企业ERP系统、在线交易系统、视频监控设备、传感设备、GPS设备、移动智能终端、光传输、移动通讯、网络传输等数据生成、采集、传输的系统与设备。
涉及到政府机构，互联网、金融、电信、交通、能源、零售、制造等行业龙头，他们占据大数据产业链的上游，对数据的掌控能够带来对市场的支配和巨大的经济回报。
2、数据组织与管理层
数据组织与管理层是指能支撑大数据的组织与管理的所有活动集合。
数据组织与管理层是对大数据进行处理分析并发现价值的必备基础。
主要包含：（1）分布式文件系统、数据库、数据仓库、数据转换工具等软件销售与租赁，（2）支撑数据组织与管理的服务器、存储设备、网络设备、数据中心附属设备等IT基础设施硬件销售与租赁，（3）支撑数据组织与管理的平台规划咨询、系统集成、数据中心运营管理、云存储等服务。
3、数据分析与发现层
数据分析与发现层是指能支撑大数据的处理分析并挖掘数据价值的所有活动集合。
数据分析与发现层是大数据从量变到质变，完成价值飞跃的关键环节。
主要包含：（1）数据统计、内容/知识管理、数据挖掘、商务智能、人工智能、语义分析、数据可视化等软件销售与租赁。
（2）支撑数据分析与发现的嵌入式芯片、服务器、高性能计算设备等IT基础设施硬件销售与租赁。
（3）支撑数据分析与发现的计算平台集成、数据中心运营管理、弹性运算能力租赁等服务。
4、数据应用与服务层
数据应用与服务层是指通过数据出售与租赁、分析与预测服务、决策支持服务、数据共享平台、数据分析平台等商业模式为最终用户提供原始数据、数据价值、数据能力的产业集合，还包括支撑数据分析与共享平台的IT基础设施等硬件销售与租赁、系统集成、运营管理服务。
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