当传统数据存储与处理架构，在数据达到海量以后，产生了存储与性能瓶颈。这个时候大数据出现了，它帮忙解决了数据在海量规模情况下的的存储与计算问题。这是一个技术发展的必要途径，旧的技术无法适应新出现的场景，新技术就要诞生去进行解决。
大数据概念想必大家都不陌生，毕竟是近年来最热门的话题之一。在计算机以及互联网如此普及的今天，我们所有人每天都会在互联网上产生大量的数据，例如在淘宝浏览商品时会产生数据，使用社交app进行即时通讯时也会产生数据，每天股市的上涨下跌及交易量也是数据......如此可见，每天互联网上产生的数据是有多庞大，数据可谓是无处不在：
大数据特征 即通常所讲的大数据4V特征： Variety：数据类型分为结构化数据、半结构化数据（例如电子邮件、办公处理文档）、非结构化数据（文本、音频、视频等等） Velocity：大数据具有时效性，
大数据是领域相关的，如今大数据在各个领域都有着卓越的表现。比如，苏州政府、中石油等都使用大数据魔镜——免费的大数据可视化分析工具对自己领域的大数据进行了分析与挖掘。政府、企业与医疗等机构的数据涉及到安全、利益与隐私问题，要开放与共享是有难度的。但是如果研究大数据的处理技术，而不是去挖掘具有商业价值的大数据，不妨换个思路，用不涉及安全、利益与隐私问题的大数据作为数据源。
大数据（Big Data），又称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、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(Big Data)，指无法在可承受的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。
我认为，大数据是一种在海量数据规模下进行数据存储和计算的一种技术体系（或解决方案）。
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
大数据人工智能词汇索引 T ---- T字节(TB: Terabytes)：约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 时序分析(Time series analysis)：分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。 拓扑数据分析(Topological Data Analysis) ：拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。 交易数据(Transactional
作者：张臣雄，在世界500强企业之一的大型高科技公司任首席科学家，来源：钛媒体 导读： 大部分专家都相信可以从巨量的数据中找到宝石和金子。英国牛津大学曾对全球各行业工作者做过一份调查问卷，2/3受访者
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
大数据概念的的兴起也就是最近不到10年的时间，我们在了解了数据的几个基本概念之后，我们再来看一下大数据出现的背景。数据量大。什么是数据？狭义上讲数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果；从广义上讲，数据的含义更加广阔，也可以是文字、图像、声音等。当前我们所说的数据一般是指广义上的数据。
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
在当今的数字化时代，大数据已成为驱动创新和变革的关键力量。无论是在商业、医疗、教育，还是在科学研究中，大数据技术都在发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
c语言提供内存动态分配的函数有：malloc、calloc、realloc，在使用这些函数时必须包括其头文件，分别为：<malloc.h>、<stdlib.h>、<alloc.h>
创造价值是大数据应用的根本，当大数据成为思维习惯时，产业发展才算成熟 | 大咖周语录
摘要 大数据认识论的主体高度分化并社会化，认识的对象是世界2作用于（包括认识与实践活动）世界1，以及世界2自身相互作用（同样包含认识与实践活动），这两项相互作用——所产生的数据——在世界3的映射。技术手段会极大影响主体与对象的关系。大数据认识论一步达到传统认识论第一条道路的终点，引发“知其然而不知其所以然”之争。认识结果具有多样性和多重评价，并反作用于世界2。大数据认识论既是认识论，又是产业和实践论。大数据认识论的特点具有认识史和知识论依据。中国语境下的大数据实践论具有特别重要的意义。 “大数据”与“认
作者：朱小黄 中信集团监事长 导语：建立在风险自担基础上的众筹模式其实犹如砂砾之堆，坍塌极有可能发生。网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。如果没有这样的法律环境，自由筹资越来越大，则网络风险积累愈大，最终会酿成对大众利益的损害和市场秩序的破坏。因此，建立在风险自担基础上的众筹模式其实犹如砂砾之堆，坍塌极有可能发生。由众筹的风险之忧推敲整个网络上交易的
一提到大数据，大多数技术人可能会想到它的4V特征：数据量、速度、多样性、价值。但同时也会想到它庞大的技术生态圈——大数据产品的数量非常丰富。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
维基百科定义： 大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
2014 年，马云在北京参加活动时表示，如今的阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司，淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所有零售业和制造业的数据。同样，百度、腾讯等互联网巨头都已将大数据升级为公司战略，大数据正在从理论走向实践，从专业领域走向全民应用的阶段。
近期热映的《星际穿越》中，一个传统的故事被诺兰放置于新的超维空间，立刻产生了众多遐想，激起了人们对宇宙神秘特性的热议。而现实生活中，面对新的大数据时空，那浩繁如星际的数据量，多维化的研究模式，也具备着
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
搜索一下“HR+大数据”，可以轻松得到几百万条记录，可见大数据在HR领域并不是一个陌生的话题，遗憾的是，热度有余而深度不足。北大光华的穆胜博士在其写的《大数据为何走不进人力资源管理?》一文中提出“HR
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
作者：Peter Fisk 编译：陈洁，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 北京遇上西雅图，成就的是文佳佳和弗兰克的一段佳缘。大数据遇上大思想，成就的“佳缘”会
工信部副部长怀进鹏指出中国制造2025和工业4.0对CPS(信息物理系统)提出了新的挑战，这也反过来对工业大数据、互联网、移动互联网产生新的作用。在《中国制造2025》的大战略下，其核心要素是信息化和工业化的融合，工信部作为行业主管部门，将坚定不移地把两化融合作为核心要素，推动两化融合的深入发展，推动与国际间的友好合作。 工信部原副部长杨学山表示，过去三十年里IT领域发生了很多变化，信息技术的构成正在不断拓展，IT技术和工业技术的融合，使CIO面对的技术体系，从原来的信息处理、传输等转向更广泛的领域。IT技
摘自《管理学家》对清华大学经管学院，陈国青教授专访 当数据完全渗透到人们生活之中，大数据带来的挑战就涉及人们生活的各个方面，在很多方面我们都可以观察到大数据时代的不同。面向大数据机遇和挑战的应对策略是进行长期部署和短期规划，一步一步走。从长期来看，大数据的影响是深刻的。但眼下对企业而言，应对大数据的第一步是构建BA能力（Business Analytics, 是企业具有的进行数据运作和深度业务分析的能力）。 近年来，“大数据”这一概念迅速流行，在业界和学界得到高度关注。事实上，“大数据”并不是从天而降的，而
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
疑惑一 大数据与云计算有何关系？ 大数据（big data），是指无法在可承受的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。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速
大数据（big data），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。
在Google搜索有关“大数据”，会出现很多个由立体0和1组成的图片，一些解释性的信息图示，甚至出现“黑客帝国”的界面。那“大数据”到底是什么，人类能够理解吗？ 如果问一家大公司的首席执行官什么是“大数据”，他们可能会描述一些类似于黑匣子（飞机上的飞行记录器）的东西，或者在白板上画一朵云。如果问数据科学家，他们可能会向你解释一下 4V的概念，4V是指用信息图示解释（其实只是事实的视觉集合），当然还带有相应的说明。之所以这样做是因为“大数据”是一个有着不同含义、象征，应用于不同
大数据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”。
参加活动赢取话费和一个月免费会员 点击底部阅读原文，参加PPV课玩转可视化图表，赢取话费和PPV课一个月免费会员，精品课程免费看！ 目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase
1、大数据时代 以大数据、物联网和云计算为标志的第三次信息化浪潮开始，大数据时代全面开启。大数据发展主要经历了三个历程。
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
1、引言 从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价
数据猿导读 从大数据服务商的角度来看，有两个关键的发展方向，一方面是通过技术提高准入门槛，形成核心竞争力；另一方面，通过透明化的大数据服务引导行业良性发展。前者是大数据企业安身立命的根本，后者则直接帮
导读：大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。 A 聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义 异 常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的
这样理解，就简单多啦！ 导读：在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例
1998年，“大数据”概念首次出现在美国《科学》杂志中。近20年来，大数据浪潮一波波向世人扑面而来。有人形容，大数据就像一片无边无际的大海，海面一浪高过一浪，而浪潮之下深不见底。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业
数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇，我国数字经济规模已达27.2万亿，占当年GDP将近1/3，数字经济这几年表现出远高于GDP的增长率，复合增长率达18.9%。数字经济成为新的增长动力，上云是实现数字经济基础工作。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 作者：GAGAN MEHRA 来源：Practicalecommerce 翻译：郭芳菲 校对：Lynda 转载请保留 在“走进电子商务大数据”
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
