什么是大数据
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
2022-03-14 广告
大数据又称巨量数据、海量数据,是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
“大数据”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。换言之,大数据就是在浩如烟海的信息中,利用数据分析的技术,对冗杂无序的数据进行分析和整理,并迅速筛选出有价值的信息。
大数据的基本特征
一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
2022-05-11 · 每时每课,给你新机会!
大数据,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。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
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祝你学有所成,望采纳。
参考资料:《大学计算机-计算思维导论》,清华大学出版社2019