什么是大数据?要简单通俗点的解释？

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什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中。一草一木。一山一水。人类活动的行为轨迹。都能用数据来表达。如企业的生产运营。商品标准。政府的管理决策。消费者的消费水平。消费习惯。地理环境的一条公路。一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业。行业。社会主体等等数据的集成。形成了概念更大。更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理。企业运营。个人服务的便捷可靠。真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成。要有生产布料的厂家。制衣厂家。制扣厂家。制线厂家。设计方。工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

其他观点：

第一。大数据数据体量非常大。传统的单机存储系统。已经无法在存储这么大量的数据。此时需要用到分布式存储技术。

第二。大数据的数据种类非常多。数据的格式也会变得复杂。比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。

第三。大数据中潜藏着非常重要的价值。通过数据分析技术。对商业决策做出智能化以及数据化的支持。

大数据最主要的功能。就是为公司上层提供商业化决策支持。让公司能够结合历史数据。往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。

大数据计算主要分为离线计算和实时计算。具体使用要看业务场景对于数据产出时延的要求

离线计算对于数据的产出会有一定的时延。具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算。这一次运行完就运行完了。不会像实时计算那样。除非你自己停止实时任务。否则实时程序会一直运行。

实时计算数据是不断产生的。一般数据产出的延迟会很低。最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等。这些场景对于数据的产出的时延要求很低。

离线计算的话。一般对于数据的产出时延没有那么高的要求。只要数据最终产出即可。具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark。实时计算引擎目前主要是Flink。

大数据存储需要数据分布式存储。单机不能够在存储这么多巨量数据

在传统的关系型数据库中。当一个表非常大时。会使用分库分表技术。将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。

在非关系型NoSQL数据库中。一般最底层的文件存储系统可以选择HDFS。HDFS文件系统将文件按照块来进行存储。一个块的大小为128兆。同时每个块会存储三份。对数据进行容灾存储。即使其中一个块坏了。可以选择其他块进行数据恢复。

分布式数据库系统可以对数据表进行水平分割和垂直分割。比如HBase数据库。水平分割使用的是Region。垂直分割则是使用的列族。

分布式数据存储技术。需要不同机器一起协同工作。每台机器存储整体数据的一个子集。在未来大数据时代。肯定都会使用分布式数据存储。分布式数据库。会成为大数据系统的标配。

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其他观点：

“不接触互联网。以后寸步难行！”十年前。在这样的危言耸听下。大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。

好不容易学会了玩微信刷朋友圈。现在中年危机和“大数据”都一起来了。

是不是不接触大数据。也要被时代淘汰？

而现实生活中处处看见大数据。你刷不刷小视频？读不读每日新闻？看不看新剧？

细心的人就会发现。为什么软件这么了解我。知道我喜欢看婆媳伦理视频、知道我喜欢学最新广场舞、知道我喜欢哈哈搞笑段子？

手指不管怎么往下滑。都是我喜欢看的。每次像再刷五分钟就去睡觉。一刷就是两个小时。这样熟悉的场景是不是有感同身受？

这就是大数据整合优化。

用专业术语概括大数据就是：使用新的处理模式。对信息进行捕捉、管理和处理的数据集合。

简单来说就是：你拿着没有喝完的奶茶。准备扔进垃圾桶。上海清洁工阿姨非常友好地问你。“你是什么垃圾？”。

这时候你就要：

第一。先倒了剩下的奶茶

第二。然后把珍珠倒到“湿垃圾”处

第三。把外包装扔到“干垃圾”处。

以上这个过程就是大数据处理。对海量的数字信息进行分类、整合、优化。来达到客户需求的目的。

大数据在资源分配、信息配对非常有用。例如器官移植配对。就职简历投放等等。

像我们这样的普通人。我们享受的是大数据给我们带来的便捷。我们并不需要去过于专研它。

所以不用担心不接触大数据。就要被时代淘汰！就像我们都会用智能手机。要理解智能手机到底是怎么运作。里面的锂子电子排列顺序是什么。这个是完全不必要的。

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