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随着互联网应用的不断更新与升级，用户行为产生了大量的数据，而对这些

极大量的数据运算已经超出正常数据处理手段能够处理的范围，同时，企业由

原先的凭借老员工经验做决策到根据用户数据整体分析做决策的不断转变，致使

对大数据处理手段的不断改进与更新，最终产生了大数据技术。

大数据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。因此，处理大数据产生了很多方面的技术，主要有四个方面，

大数据采集，大数据预处理，大数据存储，大数据分析挖掘。

大数据技术的基本思想实际上就是“分而治之”，一台计算机处理不了，就

用多台计算机一起计算，另外还要讲究一些计算策略。作为大数据最基本框架的

Hadoop，就是采用这种思想，利用多台机器组成集群，结合一些大数据技术来实

现大数据的处理。基于 Hadoop 在实时数据处理上的局限，Spark 与 Storm 框架

应运而生，具有改进的数据流处理的批处理框架，通过内存计算，实现对大批量

实时数据的处理，基于 Hadoop 架构，弥补了 Hadoop 在实时数据处理上的不足。

大数据的出现绝非偶然，在计算机诞生时，就已经注定人们要走上数据时代。

如今的大数据已经应用于世界的方方面面，给人们带来了很多益处，用户精准营

销，自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查

询、手机代开发票、查询法院案子进展……但同时，大数据的出现也可能出现一

些问题，隐私安全问题是个令人惶恐的问题。另外，大数据技术不去深度分析因

果关系，而转去研究基于数据的事物的相关关系，在一定程度上是有风险的，如

果某些关系是非常重要而必须的，但因大数据技术的不完善及各种因素而对此忽

略了，那么得出的结果将是“灾难性”的。

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