大數(shù)據(jù)出現(xiàn)已經有很長一點時間了，但很多人對于大數(shù)據(jù)的定義并不清楚。本篇文章主要從大數(shù)據(jù)的定義、特點、應用、技術前景需求和學習資料分享幾個方面來分別闡述。

一、大數(shù)據(jù)是什么意思

 

大數(shù)據(jù)又稱黑暗數(shù)據(jù)，是指人腦無法處理的海量數(shù)據(jù)聚合成的信息資產，在民生、IT、金融、農業(yè)、通信等方面都有廣泛應用。大數(shù)據(jù)是全量數(shù)據(jù)，源于事實，也是事實，它并非既有經濟理論變量性的函數(shù)分析，并不能在時間軸上理所應當?shù)匮诱归_去。在時間軸上，大數(shù)據(jù)終歸是局部的，遠非全量，它是實然的，是已發(fā)生的，即其性質上仍然是歷史數(shù)據(jù)而已。

二、大數(shù)據(jù)特點

 

業(yè)界(IBM 肇始定義)將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個“V”(量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity)，或者說特點有四個層面：一，數(shù)據(jù)體量巨大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);二，數(shù)據(jù)類型繁多。比如，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。三，價值密度低，商業(yè)價值高。四，處理速度快。末尾這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。

三、大數(shù)據(jù)的技術前景需求

 

阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

據(jù)相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，未來5年大數(shù)據(jù)行業(yè)呈井噴趨勢，人才需求火爆，2018年大數(shù)據(jù)人才缺口更是高達900萬。毋庸置疑，企業(yè)給大數(shù)據(jù)工程師開出的薪水遠高于一般工程師，千鋒畢業(yè)的大數(shù)據(jù)工程師平均薪資都在17.8K以上。

四、大數(shù)據(jù)的學習資料分享

對于大數(shù)據(jù)的學習，可以分為以下幾個階段進行學習：

階段一、大數(shù)據(jù)基礎——java語言基礎方面

階段二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系

階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態(tài)體系

階段四、 大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)(一線公司真實項目)

階段五、 大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)

"大數(shù)據(jù)"是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實際應用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經形成了PB級的數(shù)據(jù)量;其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度(Velocity)快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性(Veracity)高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。

數(shù)據(jù)存?。宏P系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術等等?！?shù)據(jù)挖掘：分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。物聯(lián)網、云計算、移動互聯(lián)網、車聯(lián)網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)技術是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價值的信息，也體現(xiàn)在如何加強大數(shù)據(jù)技術研發(fā)，搶占時代發(fā)展的前沿。

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