大数据的前世今生：大数据特征与发展历程.pdf

—· 《中国大数据技术/应用/售前 交流圈 QQ 群：322914180》 ·— 大数据的前世今生：大数据特征与发展历程 大数据（big data）是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的 数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 大数据具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即： 数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的 量都非常大。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）。 类型繁多（Variety）。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半 结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置 信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低（Value）。第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪 里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不 在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来 挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。 速度快时效高（Velocit 大数据，这个概念自21世纪初以来逐渐崭露头角，如今已经成为信息技术领域的核心话题。大数据的出现，源自于互联网及物联网的爆炸性增长，它不仅改变了数据的规模，更引发了数据处理方式的革命。大数据的特征可以用4V+1O来概括，即数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快时效高（Velocity）以及数据在线（Online）。 数据量大是大数据的基本特征，指的是数据的规模已经超出了传统数据处理工具的能力范围。以PB、EB甚至ZB为单位的数据量，使得存储和分析这些数据成为一项巨大的挑战，这催生了分布式存储和计算技术的发展，如Hadoop的HDFS。 类型繁多意味着大数据包含结构化、半结构化和非结构化的各种数据形式，如文本、图像、音频、视频等。这种多样性对数据处理和分析工具的灵活性提出了更高要求，推动了NoSQL数据库和数据仓库的发展，以适应不同类型数据的存储和查询需求。 价值密度低是大数据的另一个特点，尽管数据总量庞大，但有价值的信息可能只占其中很小一部分。因此，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，成为了大数据时代的关键问题。这推动了数据挖掘、机器学习和人工智能技术的进步，以实现数据的价值最大化。 数据的速度和时效性是大数据区别于传统数据挖掘的重要标志。随着实时分析的需求增加，大数据解决方案必须具备快速响应和实时处理的能力，例如实时推荐系统和流式计算框架，如Apache Spark。 数据在线性强调的是数据的实时性和连续性，数据不再只是静态存储，而是始终保持在线状态，可以即时被访问和分析。这使得企业能够根据实时数据做出决策，提高了运营效率和服务质量。 大数据的发展历程中，Hadoop的诞生是重要的里程碑，它为大数据处理提供了一个开放的、可扩展的平台。随后，各国政府和机构开始认识到大数据的重要性，开放公共数据，推动了数据驱动的决策制定和社会创新。大数据的应用逐渐渗透到商业、科研、社会服务等各个领域，从预测市场趋势到提升公共服务，再到促进医疗健康和环境保护，大数据正深刻改变着我们的生活。 大数据不仅仅是一个技术概念，它是信息时代的一种新型资源，具有无限的潜力和价值。随着技术的不断发展，大数据将继续塑造我们的未来，推动社会进步和科技创新。