1. 大数据为什么这么火

因为大数据可以提取到更多的商业机会，比如说淘宝的大数据分析每个人的喜好，推送不同的东西，大数据下就会有小数据的产生，就会带来想要的数据。

2. 现在大数据这么火，具体应用怎么样

什么是大数据
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

一个是数量大一个是价值大一个是速度快一个是多样性第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。
第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的行业应用

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
大数据使用的技术
说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。

第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmaprece hdfs yarn等。

第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
大数据的岗位

1.数据分析师Data analyst
指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2.数据架构师Data architect
对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapRece的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3.大数据工程师Big DataEngineer
收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4.数据仓库管理员
Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5.数据库管理员Database manager
提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6.商业智能分析员Businessintelligence analyst
就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

3. 现在大数据这么火，能举例说说吗

大数据作为新型产业正在全球范围内的众多领域掀起变革创新的巨浪，就比如说中科恒运推出的那个智慧政务系统，其系统应用中具备的数据分析和整合功能，成功为政府部门的战略决策提供了有效数据支撑，同时还做到了“让数据多跑路，让群众少跑腿”的公众服务宗旨。

4. 大数据能还能火多久，还有前途吗

当然有前途，更有钱途。现在各种数据都是暴增，要在当中找到有价值的消息当然需要大数据了额，大数据只会越来越好的。

5. 大数据学习为什么这么火热

在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越内来越复杂，大数据或者数容据工作者的岗位需求激增。一句话：前景好，薪资高

高校开办“数据科学与大数据技术”专业，使大数据受到更多家长的关注，大数据也被越来越多的人重视。

“大数据”的发展已经上升为国家政策层面的战略，各地也纷纷出台政策，支持大数据产业发展，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。大数据的薪资相比其他行业高出许多，具备3~5年工作经验的开发人员年薪都可以达到30~50万元。

6. 大数据为什么这么“火”

随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此版大数据的概权念被重视，如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。

首先是国家战略层面。

近十多年来，一些国家通过制订数字经济发展战略，包括中国、印度、波兰等，在数字基础设施、电子商务、网络治理等各方面取得了举世瞩目的成绩，增长速度明显超过发达国家，国家的倡导和投入带火了大数据的概念，也刮起了大数据的热潮。

其次是资本涌入。

大量的数据概念的公司出现，个个都在融资。现在大数据进入下半场，大家更加重视质量，因为这是大数据高效商业化的保证。

7. 大数据有多火

是很火，但国内多是follow国外的技术，或者拿hadoop来搭建个环境就自称大数据。目前国内有自身核心技术的不多吧。

8. 现在大数据为什么这么火啊没理解具体表现在哪儿了，就觉得挺火的。

大数据作为新型产业正在全球范围内的众多领域掀起变革创新的巨浪，回就比如说中科恒运推出的答那个智慧政务系统，其系统应用中具备的数据分析和整合功能，成功为政府部门的战略决策提供了有效数据支撑，同时还做到了“让数据多跑路，让群众少跑腿”的公众服务宗旨。

9. 大数据还能火多久

大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。

2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局大大马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。