数据量大的时代，数据更多。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”时代正在到来。麦肯锡表示:“数据已经渗透到每个行业和商业功能领域，成为重要的生产要素。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。”“Da 数据”在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等行业领域已经有一段时间了，但是因为近年来互联网和信息产业的发展而引起人们的关注。
5、应该怎样描述大 数据的技术生态?学习对于分类和抽象复杂的信息非常重要。对应大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，但是大数据技术本质上解决了四个核心问题。存储，海量数据如何有效存储，主要包括hdfs和Kafka；计算，海量数据如何快速计算，主要有MapReduce，Spark，Flink等。查询，海量数据如何快速查询，主要是Nosql和Olap，Nosql主要有Hbase，Cassandra等。，其中olap包括kylin、impla等。，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询；
文章6、一文看懂大 数据的技术生态圈
了解到数据是一个非常宽泛的概念，Hadoop生态系统(或泛生态系统)基本上就是为了应对数据而生的，超出了单机的规模。你可以把它比作厨房需要的各种工具。锅碗瓢盆各有用途，相互重叠。可以直接从汤锅里喝汤吃，也可以用刀或者刨削。但是每个工具都有自己的特点。虽然奇怪的组合可以工作，但它们可能不是最佳选择。
传统的文件系统是独立的，不能跨越不同的机器。HDFS(HadoopDistributed)是为大量数据设计的，可以跨越数百台机器，但是你看到的是一个文件系统，而不是很多文件系统。比如说你说我要获取数据 of /hdfs/tmp/file1，你指的是一个文件路径，但是实际的数据是存储在很多不同的机器上。作为用户，你不需要知道这些，就像你不关心文件分散在单台机器的什么磁道和扇区一样。
7、大 数据是怎么定义的,大 数据包括什么?Da数据:Da数据，也称巨量数据，是指所涉及的数据数据庞大到无法通过人脑甚至主流软件工具来捕捉、管理、处理和组织，以帮助企业在合理的时间内运作。网船科技基于移动互联网数据采集，分析用户行为，借助数据挖掘实现全流程数据分析解决方案。使用的分析工具是业界最先进的AdobeInsight。
各行各业都有一个大数据但是大量的信息和咨询比较复杂，需要我们去搜索、加工、分析、归纳、总结其深层次的规律。《大-0》合集:科学技术和互联网的发展推动了“大-0”时代的到来，各行各业每天都在产生海量的数据碎片，数据的计量单位也从字节、KB变成了。大数据Times数据的集合已经不是技术问题，只是面对这么多数据，怎么才能找到它的内在规律呢？
在8、大 数据时代下的存储形态
big 数据的时代，存储形式是big 数据，移动互联网、社交网络、数据 analytics、云服务等应用的快速普及对数据 center提出了革命性的需求。政府、军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广播电视等领域的新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。存储系统作为数据的载体和驱动力，已经成为大型数据基础设施中最关键的核心。
新型大数据中心除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，还需要虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性来满足大数据特点的应用需求。这些前所未有的需求给存储系统的架构和功能带来了前所未有的变化，基于large 数据 application的需求，提出了“应用定义存储”的概念。作为数据 center的核心，存储系统不再仅仅是传统的分散的、单一的底层设备。
