⑴ 你所了解的大數據，是真正的大數據嗎

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據時代存儲所面對的問題

隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。

從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。

容量問題

這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。

「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。

延遲問題

「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。

有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。

並發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。

成本問題

「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。

很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。

對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。

數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

應用感知

最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。

小用戶怎麼辦？

依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

⑵ 郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節

傳統製造產業鏈共有幾個環節組成
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郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節組成
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⑶ 大數據的最終受益者是消費者

大數據的最終受益者是消費者
浪潮集團董事長孫丕恕認為，傳統產業的升級與延續要依靠互聯網技術改變固有思維模式，而互聯網公司也需要憑借自身優勢盡可能與產業鏈結合。雙向的互聯網化最終將完成對傳統產業的改造。
開放政府數據會很有用
新京報：面對如今互聯網+一切的浪潮，你認為哪個行業的互聯網+最有前途、哪個行業最不適合與互聯網結合？
孫丕恕：我認為最有前途的行業是互聯網+政務。
未來傳統產業的互聯網化和互聯網公司的傳統產業化將同時進行。一方面，傳統產業要生存必須以互聯網思維來改變過去的模式；另一方面，控制了商業模式的互聯網公司將憑借自身的主導優勢盡可能地覆蓋產業鏈上更多的環節。雙向的互聯網化最終將完成對傳統產業的改造。因此，可以說，沒有不適合與互聯網結合的行業，只有結合的密切程度的區別。
新京報：你連續兩年兩會建議政府能夠數據開放，你看到了政府數據的哪些亮點？如果拿到這些數據，你會用做哪些用途？
孫丕恕：政府數據，比如說公安機構的人口信息，真實性、有效性、完整性、可用性都比較強，而且數據量大。利用政府開放的數據與互聯網數據結合，可以開發出很多有利於國計民生的應用，比如可用於社會治理、公共安全、企業徵信系統等領域。
像浪潮前幾年為山東公安做的「警務千度」，就是利用大數據的警務搜索平台，它整合了公安、交通等多個政府部門的數據，實現對海量警務信息的橫向關聯、毫秒查詢、批量比對，實現了人、案、物、信息的無縫對接和立體展現，成為山東省公安廳追蹤逃犯等警務工作的「千里眼」、「順風耳」。
雲計算已成為不可阻擋的趨勢
新京報：許多知名企業發生過用戶數據外泄等事件，使得雲計算產業的安全性和互聯網的可信任度在全球范圍引起了質疑。
孫丕恕：從目前的發展來看，雲計算已成為不可阻擋的趨勢。同任何新生事物一樣，雲計算在發展過程中，會遇到這樣那樣的問題。但是技術演進的腳步不會停止，相應的問題也會有相關的技術去解決。
新京報：雲計算和大數據能為普通人的生活帶來什麼改變？
孫丕恕：事實上，雲計算可以改變各個行業。不管是醫療、教育、工商、金融還是餐飲、旅遊、零售等，這些行業受益於雲計算和大數據，但最終受益的還是每一個消費者。其實我們幾乎每天都在享受雲計算、大數據帶來的實惠，以旅遊為例，旅遊黃金周引發的道路交通擁堵、廁所等不好找的情況，這時如果有一個平台，能實時顯示交通狀況、景區服務點的人流等信息，人們能一目瞭然地了解相關信息，方便安排行程，同時也利於管理者對景區進行管理，更好服務遊人。
用大數據分析規范互聯網金融
新京報：此前有不少人反映，對於網頁上根據自己的搜索和購買記錄顯示的廣告非常反感，這種商業模式能否繼續改進？一個人是否可以拒絕分享關於自己的一切數據？
孫丕恕：目前這種通過大數據進行行為習慣分析來推送廣告，其實只是大數據的一種低級應用，對其中出現的不良現象，相信政府會通過立法進一步規范。
雲計算、大數據真正的商業模式是在雲計算的基礎上，通過政府開放數據和整合互聯網公開數據進行創新應用，發展新的業態。
在當今社會，拒絕分享關於自己的一切數據是不可能的。因為要享受服務，就會把個人基本信息分享給相關機構，比如最基本的服務，就醫、購房等。
新京報：現在的互聯網金融發展非常迅速，但跑路的互聯網金融公司也非常多，其中的痛點就是風控和規范，大數據和雲計算對互聯網金融會有什麼幫助？
孫丕恕：互聯網金融企業的金融活動通常是網上進行的，這對於政府利用大數據分析對其監管提供了基礎。
數據信用平台在規范互聯網金融企業方面，可以做的有很多。比如浪潮曾經開發過一款以企業信用評估為主線的數據信用平台，通過整合政府數據和互聯網數據開發的應用平台，能夠在識別企業信用狀況的基礎上提供風險評估預警，方便用戶查找企業信用等級，決定要不要購買其產品和服務，還能為政府監管企業信用情況提供數據標准。

⑷ 大數據主要學習什麼編程語言

python，目前最為主流的大數據編程語言，目前是在大數據和人工智慧方面的No.1
但其實每一種語言都能做大數據，只是方便不方便的問題。

⑸ 什麼是大數據概念

在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖：

衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

⑹ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑺ 為什麼說實踐是大數據的最終價值體現

1.理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義版理解行權業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
2.技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
3.實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。