大数据和区块链异同点有哪些

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一、大数据和区块链的相同之处

1、分布式存储：HDFSvs. 区块

大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，能够弹性扩张存储容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。另外，大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力，因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS，还有HBase和Kudu等存储架构。

区块链，是比特币的底层技术架构，它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构，通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说，区块链技术也是一种特定的数据库技术。由于去中心化数据库在安全、便捷方面的特性，很多业内人士看好其发展，认为它是对现有互联网技术的升级与补充。

2、分布式计算：MapReduce vs. 共识机制

大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的分布式计算能力。节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。Google和Hadoop的MapReduce是这种分布式计算技术的代表，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。现在，除了批计算，大数据还包括了流计算、图计算、实时计算、交互查询等计算框架。

区块链的共识机制，就是所有分布式节之间怎么达成共识，通过算法来生成和更新数据，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例，采用的是“工作量证明”(Proof Of Work，简称POW)，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。

3、IT技术发展的分分合合

和人类社会一样，IT技术发展的也呈现出“合久必分，分久必合”，即集中与分布的螺旋式上升。

计算机诞生初期，仅能实现一对一的使用，是集中化的。为了使得一台大型机能够同时为多个客户提供服务，IBM公司引入了虚拟化的设计思想，使得多个客户在同时使用同一台大型机时，就好像将其分割成了多个小型化的虚拟主机，是时分复用的集中式计算。

进入小型机和PC时代，回归了一对一的使用，不过设备已经分散到了千家万户。进入互联网时代，C/S模型的客户端和服务器是分布式计算，只不过服务器之间还是分散的。

进入云计算时代，计算能力又被统一管控起来，在客户端和服务器的分布式计算基础之上，服务器之间也开始了分布式协同工作。因为协同，所以也可以认为它们在整体上是一种集中式的计算服务。
进入大数据时代，云计算成为大数据基础设施，也使得大数据的核心思想和云计算一脉相承。MapReduce将任务分解进行分布式计算，然后将结果合并从而实现了信息的整合分析。

区块链则是纯粹意义上的分布式系统。

二、大数据和区块链的差异

1、两个技术处于不同的生命周期

2011年，“大数据”第一次上榜，位于技术萌芽期的爬坡阶段，当时还统称为“‘Big Data’ and Extreme Information Processing and Management”(“大数据”和极端信息处理和管理)。2012年更进一步，并在2013年几乎达到了过热期顶峰。经历了2014年的下滑，从2015年开始，“大数据”突然从曲线中消失，可解读为Gartner对大数据的定位已从“新兴”转为“主流”。当前，大数据对于企业的意义已从能力要素上升为战略核心。
相对而言，“区块链”直到2016年才第一次出现在《技术成熟度曲线》中，并直接进入“过热期”。总的来看，“大数据”和“区块链”所处的生命周期阶段大不相同，两者约有5年左右的差距。

2、主要差异在哪?

大数据通常用来描述数据集足够大，足够复杂，以致很难用传统的方式来处理。而区块链能承载的信息数据是有限的，离“大数据”标准还差得很远。区块链与大数据有几个显著差异：

结构化vs非结构化：区块链是结构定义严谨的块，通过指针组成的链，典型的结构化数据，而大数据需要处理的更多的是非结构化数据;

独立vs整合：区块链系统为保证安全性，信息是相对独立的，而大数据着重的是信息的整合分析;

直接vs间接：区块链系统本身就是一个数据库，而大数据指的是对数据的深度分析和挖掘，是一种间接的数据;

数学vs数据：区块链试图用数学说话，区块链主张“代码即法律”，而大数据试图用数据说话;

匿名vs个性：区块链是匿名的(公开账本，匿名拥有者，相对于传统金融机构的公开账号，账本保密)，而大数据有意的是个性化;

只有了解大数据和区块链的异同，才能把大数据与区块链相结合，让区块链中的数据更有价值，也能让大数据的预测分析落实为行动，它们都将是数字经济时代的基石。

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