摘要:大数据，或称巨量数据，是指涉及的数据量巨大，无法用目前主流的软件工具在合理的时间内进行检索、管理、处理和排序。
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大数据(Big data)，或称巨量数据，是指数量庞大到目前主流软件工具无法在合理的时间内检索、管理、处理和排序的信息，能够帮助企业做出更加主动的商业决策。(在维克多·迈耶-勋伯格和肯尼斯·库基耶写的《大数据时代》中，大数据是指利用所有数据而不是随机分析的捷径(抽样调查)的方法[2])大数据的4V特征:体量(大量)、速度(高速)、多样性(多样性)和价值(价值)。
其实大数据是一个概念，你不能把它定义为大，或者很多，或者复杂。不同的行业，不同的技术背景，对大数据的解读是不一样的。虽然目前还不能用一个确定的概念来描述，但是可以解释它的一些性质，比如4v。无论是安全还是难以处理，这些都是描述大数据的属性。当你有了这些属性，把它们汇总在一起，那就是你理解的大数据。就像当初有人告诉你CPU是什么，从无知到理解，需要在实践中积累。
成都谷歌推广公司，，大数据是信息技术发展的产物，也会过时。目前人们谈论的大数据的基本属性包括:总量大、规模大、多样性、价值密度低等！对于决策者来说，成都app软件开发公司数据驱动的商业是大数据的成都做网站价值；对于技术人员来说，成都app软件开发公司通过技术把人们肉眼找不到的有价值的信息呈现出来才是最重要的！
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，成都app软件开发公司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”。
大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
随着云时代的到来，大数据吸引了越来越多的人。中团分析师团队成都企业网站建设表示，大数据通常用来描述一家公司创建的大量非结构化和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析会耗费太多的时间和金钱。大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效处理大量可以容忍时间流逝的数据。适用于大数据技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
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