谁能回答我什么叫大数据？大数据的核心内容是什么呢？

发布网友发布时间：2022-03-27 06:07

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热心网友时间：2022-03-27 07:37

大数据包含几个方面的内涵吧
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。

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。追答大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。

　　互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。　　

　　大数据的特点。数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

　　大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。

　　大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

　　大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。

　　　　大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切*将会展现在我么面前。

热心网友时间：2022-03-27 08:55

大数据概述
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据？
那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助！~

热心网友时间：2022-03-27 10:29

　　Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。

　　Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些

　　Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。

　　Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术

　　作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

　　MapRece：MapRece是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和rece。MapRece最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。

　　Hive：MapRece将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲

　　Hive是由*开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapRece可执行计划，并按照该计划生产MapRece任务后交给Hadoop集群处理。

　　Spark：尽管MapRece和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。

　　Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapRece的通用并行框架，它拥有Hadoop MapRece所具有的优点，但不同MapRece的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapRece算法。

　　Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。

　　Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。

　　Storm：MapRece、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。

　　Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Rece原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapRece的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。

　　Storm拓扑任务和Hadoop MapRece任务一个非常关键的区别在于：1个MapRece Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapRece任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。

　　Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapRece, Hive只支持批处理任务。

　　Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么

　　Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。

　　Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。

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