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大数据有什么特点？

发布：广州达内
来源：广州达内
时间：2022-07-29 10:37

大数据技术正在渗透到各行各业。Hadoop作为分布式数据处理系统的典型代表，已经成为该领域事实上的标准。但Hadoop不等于大数据，它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统，大数据领域还有很多其他类型的处理系统.随着信息技术的日益普及，宽带网络的快速崛起，云计算、移动互联网、物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据的增长速度进一步加快。

与此同时，一些数据采集、存储、处理技术和应用迅速发展并逐渐融合。软件应用的技术越来越精良，结合不断增强的计算能力，从数据中提取有价值信息的能力显著提高。大量的数据不再是无序的，没有价值的，大数据诞生了。理解大数据所谓大数据，就是从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据是一种巨大的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。是对超出正常处理范围和大小的数据集的定义，迫使用户采用非传统的处理方法。

与以往的海量数据不同，大数据的特征可以概括为四个

体量、种类、价值、速度，即数量大、多样、价值密度低、速度快。第一，数据量大。大数据一般是指10TB(1TB=1024GB)大小以上的数据量，目前正在向PB(1PB=1024TB)级别跃升。不仅存储量大，而且计算量大。第二，数据类型多。除了数字数据，还有文字、声音、视频等。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等类型的格式。由于数据来源于各种数据源，数据的类型和格式越来越丰富，已经突破了以前局限的结构化数据范畴，包括半结构化和非结构化数据。第三，价值密度低。以视频为例。在连续的监控视频中，有价值的数据可能只会持续一两秒钟。寻找有价值的信息就像是在沙子里淘金，但它的价值是珍贵的。第四，处理速度快。在数据量巨大的情况下，可以实现数据的实时处理。这与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。大数据技术是指从各类海量数据中快速获取有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。

目前大数据不仅仅指数据本身的规模，还包括数据采集的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的；发展大数据技术并应用于相关领域，通过解决海量数据处理问题，推动其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大量数据并从中获取有价值的信息，还体现在如何加强大数据技术的研发。大数据涉及的关键技术包括六个方面：数据采集与数据管理、分布式存储与并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务与展现。

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