關于大數據的那點事兒——CDA人工智能學院

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大數據的出現使得很多人開始研究這個新興的事物，因為通過對大數據的分析，可以找到未來發展的方向，同時也能發現企業自身的問題，但是大家是不是真正的懂得大數據呢？理解大數據需要了解什么呢？這就需要了解大數據的定義、大數據的特征、以及大數據處理。知道了這些，也就算是正式入門大數據了。

一、大數據的定義

“大數據”一詞的確切定義其實是不是很簡單的，這是因為不同的人對于大數據也有不同的看法。畢竟隔行如隔山嘛。不過大數據通常來講，大數據就是大數據集以及通過處理大數據來解決某種問題或者改進某類技術為目的的一種事物。

這里說的“大數據集”是指一個數據集的數據量十分大，傳統工具不能夠處理和儲存的數據集，在處理大數據的時候會用到處理技術，而處理技術包括數據計算和分析、數據可視化、數據接入、數據持久化存儲等等。

二、大數據的特征

大數據系統的基本需求與傳統系統并沒有本質上的不同。但大數據系統具有海量的數據規模，所以就需要對數據的接入和處理速度上的要求是比較高的，同時在每個階段都要對數據進行處理。

待處理數據的規模在很大程度決定了系統是否為大數據系統。大數據系統中的數據規模比傳統處理系統中的數據集大幾個數量級，這就為數據處理和存儲帶來了更多的挑戰。由于單臺計算機的處理能力有限，數據處理和存儲等工作超出了單臺計算機所能達到的性能極限，所以大數據系統通常采用集群方式。集群方式更加考驗資源的分配和協調，在今后，集群管理和任務分配算法變得越來越重要。

大數據系統的問題通常是其他系統所不具備的，因為它所處理的數據來源廣泛。數據源的種類是有很多的，但是不論是什么數據，大數據系統的目標都是在海量數據中尋找有用的數據。

大數據與其他數據系統另一個顯著的差異就是在數據的“流動”速度。在大數據系統中，數據經常以一種實時的方式進行處理從很多數據源流入系統，為了能夠使數據跟得上新數據的進度，數據被持續不斷的接入、修改、處理和分析。由于實時處理可以盡早的提供有價值的信息，目前很多商業公司更加喜歡使用流處理系統而不是傳統的批處理系統。

三、大數據處理流程

那么大數據系統實際上是怎樣處理數據的呢?雖然很多公司或者企業的架構設計不相同，但是都是有規律可循的。大數據處理的基本流程是：1，接入數據到系統中；2，將數據儲存到存儲系統；3，計算和分析數據；4，展示出大數據處理的結果。

上述的內容就是對于大數據的具體的分析了，對于大數據的定義、大數據的特征、以及大數據的處理這幾方面的知識筆者已經告訴給大家了，希望能夠幫助大家更好的了解大數據。

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