终极大数据
⑴ 你所了解的大数据，是真正的大数据吗
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据时代存储所面对的问题
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。
容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度，因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下，Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件，在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流，从而进一步提高数据吞吐量。
有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
成本问题
“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。
很多大数据存储系统都包括归档组件，尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说，归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
小用户怎么办？
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
⑵ 郎咸平教授理论中，最终版大数据制造产业链有几个环节
传统制造产业链共有几个环节组成
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郎咸平教授理论中，最终版大数据制造产业链有几个环节组成
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⑶ 大数据的最终受益者是消费者
大数据的最终受益者是消费者
浪潮集团董事长孙丕恕认为，传统产业的升级与延续要依靠互联网技术改变固有思维模式，而互联网公司也需要凭借自身优势尽可能与产业链结合。双向的互联网化最终将完成对传统产业的改造。
开放政府数据会很有用
新京报：面对如今互联网+一切的浪潮，你认为哪个行业的互联网+最有前途、哪个行业最不适合与互联网结合？
孙丕恕：我认为最有前途的行业是互联网+政务。
未来传统产业的互联网化和互联网公司的传统产业化将同时进行。一方面，传统产业要生存必须以互联网思维来改变过去的模式；另一方面，控制了商业模式的互联网公司将凭借自身的主导优势尽可能地覆盖产业链上更多的环节。双向的互联网化最终将完成对传统产业的改造。因此，可以说，没有不适合与互联网结合的行业，只有结合的密切程度的区别。
新京报：你连续两年两会建议政府能够数据开放，你看到了政府数据的哪些亮点？如果拿到这些数据，你会用做哪些用途？
孙丕恕：政府数据，比如说公安机构的人口信息，真实性、有效性、完整性、可用性都比较强，而且数据量大。利用政府开放的数据与互联网数据结合，可以开发出很多有利于国计民生的应用，比如可用于社会治理、公共安全、企业征信系统等领域。
像浪潮前几年为山东公安做的“警务千度”，就是利用大数据的警务搜索平台，它整合了公安、交通等多个政府部门的数据，实现对海量警务信息的横向关联、毫秒查询、批量比对，实现了人、案、物、信息的无缝对接和立体展现，成为山东省公安厅追踪逃犯等警务工作的“千里眼”、“顺风耳”。
云计算已成为不可阻挡的趋势
新京报：许多知名企业发生过用户数据外泄等事件，使得云计算产业的安全性和互联网的可信任度在全球范围引起了质疑。
孙丕恕：从目前的发展来看，云计算已成为不可阻挡的趋势。同任何新生事物一样，云计算在发展过程中，会遇到这样那样的问题。但是技术演进的脚步不会停止，相应的问题也会有相关的技术去解决。
新京报：云计算和大数据能为普通人的生活带来什么改变？
孙丕恕：事实上，云计算可以改变各个行业。不管是医疗、教育、工商、金融还是餐饮、旅游、零售等，这些行业受益于云计算和大数据，但最终受益的还是每一个消费者。其实我们几乎每天都在享受云计算、大数据带来的实惠，以旅游为例，旅游黄金周引发的道路交通拥堵、厕所等不好找的情况，这时如果有一个平台，能实时显示交通状况、景区服务点的人流等信息，人们能一目了然地了解相关信息，方便安排行程，同时也利于管理者对景区进行管理，更好服务游人。
用大数据分析规范互联网金融
新京报：此前有不少人反映，对于网页上根据自己的搜索和购买记录显示的广告非常反感，这种商业模式能否继续改进？一个人是否可以拒绝分享关于自己的一切数据？
孙丕恕：目前这种通过大数据进行行为习惯分析来推送广告，其实只是大数据的一种低级应用，对其中出现的不良现象，相信政府会通过立法进一步规范。
云计算、大数据真正的商业模式是在云计算的基础上，通过政府开放数据和整合互联网公开数据进行创新应用，发展新的业态。
在当今社会，拒绝分享关于自己的一切数据是不可能的。因为要享受服务，就会把个人基本信息分享给相关机构，比如最基本的服务，就医、购房等。
新京报：现在的互联网金融发展非常迅速，但跑路的互联网金融公司也非常多，其中的痛点就是风控和规范，大数据和云计算对互联网金融会有什么帮助？
孙丕恕：互联网金融企业的金融活动通常是网上进行的，这对于政府利用大数据分析对其监管提供了基础。
数据信用平台在规范互联网金融企业方面，可以做的有很多。比如浪潮曾经开发过一款以企业信用评估为主线的数据信用平台，通过整合政府数据和互联网数据开发的应用平台，能够在识别企业信用状况的基础上提供风险评估预警，方便用户查找企业信用等级，决定要不要购买其产品和服务，还能为政府监管企业信用情况提供数据标准。
⑷ 大数据主要学习什么编程语言
python，目前最为主流的大数据编程语言，目前是在大数据和人工智能方面的No.1
但其实每一种语言都能做大数据，只是方便不方便的问题。
⑸ 什么是大数据概念
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图：
衡量单位一览表
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
⑹ 大数据包括哪些
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存回储、NoSQL数据库答、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。
⑺ 为什么说实践是大数据的最终价值体现
1.理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义版理解行权业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
2.技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
3.实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。