大数据概念(4V)

1 volume (大量)
随着传感器等技术的应用，数据规模逐渐增大，而大数据的规模通常达到PB EB级。
2 variety (多种)
大数据涉及到的数据种类多，包含大量结构化与非结构化数据。
3 velocity (高速)
同一时间下有大量数据产生，并且某些数据价值会随着时间流逝下降，因此大数据对数据处理的实时性要求较高。
4 value (价值)
对于大数据而言价值密度较低，整体价值较高，很多有价值的信息分散于海量数据当中。

三次信息化浪潮(每隔15年发生一次)

大数据对于研究思维的影响

1 全样而非抽样
大数据时代，随着数据存储与分析能力的提升，更倾向于使用全样数据而非抽样数据解决问题。
2 效率而非精准
由于使用了全样数据因此在传统分析方法中误差的放大问题得以解决，同时由于数据量的激增所以可以牺牲部分精确性保证效率。
3 相关而非因果
在大数据时代更感兴趣的是事物之间的相关性而非因果性。

数据产生的三个阶段

1 运营式系统阶段(被动)
传统数据产生随着运营信息产生而产生，通常存储于SQL中。
2 原创式系统阶段(主动)
智能手机等移动设备的出现加速了用户原创性内容的产生。
3 感知式系统阶段(自动)
物联网的发展与传感器的应用最终导致了大数据量的产生。

大数据计算模式

大数据计算模式 解决问题 代表产品
批处理 大规模数据的批量处理 MapReduce Spark
流计算 实时流数据 Stom Flink Spark streaming
图计算 大规模图结构 GraphX
查询分析 大规模数据的存储管理和查询分析 Hive

大数据与云计算、物联网

概念

云计算：通过网络获取计算资源。
物联网：物物联网，可以看作互联网的延伸。

云计算种类与服务模式

大数据与云计算、物联网的关系

大数据注重于对海量数据的存储、处理、分析。
云计算注重于通过网络提供廉价计算资源。
物联网侧重实现物物相连，是创新应用开发核心。

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