(1)大数据和应用场景介绍
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(1)大数据和应用场景介绍
1.大数据基本特征
- Volume :从数据量上来说,传统数据规模相对较小,最大维持在GB-TB,而大数据领域中我们需要处理的数据集规模基本都是在TB、乃至PB级别以上;
- Variety :速度方面,从两个方面来说,第一、从数据的增长速度来说,随着互联网以及物理网的带动,数据量增长非常迅猛;第二、从数据的处理速度上来说,现实场景中我们需要更低延时的高效分析,例如一些秒级别、毫秒级别的实时分析。
- Velocity :多样化,在数据类型上,除了传统的结构化数据,大数据场景下非结构化数据占比会大很多。其实非结构化数据在传统的架构当中也会有存在,但是因为受限于传统模式下技术较差、他的价值密度较低,数据存储下来无法带来更多的价值,所以传统方式仅仅只是把它存储下来、或者考虑到存储的成本都有可能不去存储。而如今在大数据架构当中,首先数据存储的成本非常之低,其次目前有很多专门针对于非结构化数据的处理技术支持,对于非结构化数据我们可以对其进行做更加深度的分析挖掘,得出更加有价值的内容。
- Value :价值,大数据可以做的不仅仅只是一些统计报表,更可以去做数据挖掘,因为要做数据挖掘,首先得有足够多的数据,另一方面大数据领域有很多相关的技术的支持,性能相比于传统的架构会非常的好。
2.大数据应用场景
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