數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術:大數(shù)據(jù)時代如何理解？什么是大數(shù)據(jù)時代？大數(shù)據(jù)時代和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？如何理解今天時代是“大數(shù)據(jù)時代”？Bigdata 時代簡介大數(shù)據(jù)通常用來描述一個公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，下載到關系型數(shù)據(jù)庫進行分析會耗費太多的時間和金錢。

大數(shù)據(jù)時代:大數(shù)據(jù)最早提出時代它來自于世界知名的咨詢公司麥肯錫。大數(shù)據(jù)在物理、生物、環(huán)境生態(tài)、軍事、金融、通信等行業(yè)領域已經(jīng)存在了一段時間，但卻是因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展才引起人們的關注。大數(shù)據(jù)背景:2012年，大數(shù)據(jù)這個詞被越來越多的提及。人們用它來描述和定義信息爆炸產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時代，并命名相關的技術發(fā)展和創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)在迅速膨脹變大，決定了企業(yè)未來的發(fā)展。雖然很多企業(yè)可能沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸式增長帶來的隱患，但是隨著時間的推移，人們會越來越意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。正如《紐約時報》在2012年2月的一篇專欄文章中所說，“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)到來。在商業(yè)、經(jīng)濟和其他領域，決策將基于數(shù)據(jù)和分析，而不是基于經(jīng)驗和直覺。

hadoop本身就是一個分布式框架。如果是在Hadoop框架下，需要配合hbase、hive等工具進行大數(shù)據(jù)計算。再深入一點，還要了解HDFS、Map/Rece、任務機制等等。如果要分析，還要考慮其他的分析和呈現(xiàn)工具。大數(shù)據(jù)只有經(jīng)過分析才有價值。用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng):1。HadoopHDFS，

2.Hypertable是一個替代方案。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外，但曾經(jīng)有過一些用戶。3.NoSQL，membase，MongoDb商業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng):1。一體機數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫:IBMPureData(Netezza)、SAPHana等。2.數(shù)據(jù)倉庫:EMCGreenPlum、HPVertica等。3.數(shù)據(jù)集市:QlikView、Tableau和中國的永紅數(shù)據(jù)集市。

隨著cloud 時代的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)受到越來越多的關注。著云臺的分析師團隊認為，Bigdata通常用于描述一家公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，下載到relational 數(shù)據(jù)庫進行分析會花費太多的時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析往往與云計算聯(lián)系在一起，因為大數(shù)據(jù)集的實時分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配給幾十臺、幾百臺甚至幾千臺計算機。