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什么是大數據及應用？大數據即為海量數據。人類生活在三維空間中，一草一木，一山一水，人類活動的行為軌跡，都能用數據來表達。如企業的生產運營，商品標準。政府的管理決策，消費者的消費水平，消費習慣。地理環境的一條公路，一條河流等等。每方面都有每方面的大數據。每個行業都有每個行業的大數據。通過各企業，行業，社會主體等等數據的集成。形成了概念更大，更有價值的大數據流。通過宇宙萬物是互聯的原理。以及邏輯關系的分析。能夠得到。關于社會治理，企業運營，個人服務的便捷可靠，真實的服務方案。一件事物的組成并非由單一因素組成。由多方組合或者協同完成的。一件衣服的完成，要有生產布料的廠家，制衣廠家，制扣廠家，制線廠家，設計方，工人加工等等環節組合而成。大數據也是如此。大數據應用也是如此。人類剛剛邁入數字經濟時代。既為以數據為生產資料的時代。誰能掌握大數據以及大數據的應用？更好地服務于人類社會。誰就占據了未來財富以及地位的制高點。中國戰略性新興產業聯盟河北唐冠眾興科技有限公司畢紹鵬回答
大數據，不僅僅是數據量大，同時在其他方面，也有一定的特點。
第一，大數據數據體量非常大，傳統的單機存儲系統，已經無法在存儲這么大量的數據，此時需要用到分布式存儲技術。
第二，大數據的數據種類非常多，數據的格式也會變得復雜，比如數據種類有視頻、文檔、圖片、消息記錄等等。
第三，大數據中潛藏著非常重要的價值，通過數據分析技術，對商業決策做出智能化以及數據化的支持。
大數據最主要的功能，就是為公司上層提供商業化決策支持，讓公司能夠結合歷史數據，往正確的方向發展。大數據技術主要分為兩類：大數據計算和大數據存儲。
大數據計算主要分為離線計算和實時計算，具體使用要看業務場景對于數據產出時延的要求
離線計算對于數據的產出會有一定的時延，具體時延可以是15分鐘、小時或者天級別的。離線任務一般會對數據進行全局批計算，這一次運行完就運行完了，不會像實時計算那樣，除非你自己停止實時任務，否則實時程序會一直運行。
實時計算數據是不斷產生的，一般數據產出的延遲會很低，最多是秒級別的。比如我們的數據大屏、實時數據流的加工處理等，這些場景對于數據的產出的時延要求很低。
離線計算的話，一般對于數據的產出時延沒有那么高的要求，只要數據最終產出即可，具體使用像現在很多公司離線業務報表。目前大多數公司離線計算引擎使用的是Hive或者Spark，實時計算引擎目前主要是Flink。
大數據存儲需要數據分布式存儲，單機不能夠在存儲這么多巨量數據
在傳統的關系型數據庫中，當一個表非常大時，會使用分庫分表技術，將表分布式的存儲在不同的機器上面。分庫分表技術可以使用開源工具TDDL。
在非關系型NoSQL數據庫中，一般最底層的文件存儲系統可以選擇HDFS。HDFS文件系統將文件按照塊來進行存儲，一個塊的大小為128兆，同時每個塊會存儲三份，對數據進行容災存儲，即使其中一個塊壞了，可以選擇其他塊進行數據恢復。
分布式數據庫系統可以對數據表進行水平分割和垂直分割。比如HBase數據庫，水平分割使用的是Region，垂直分割則是使用的列族。
分布式數據存儲技術，需要不同機器一起協同工作，每臺機器存儲整體數據的一個子集。在未來大數據時代，肯定都會使用分布式數據存儲，分布式數據庫，會成為大數據系統的標配。
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“不接觸互聯網，以后寸步難行！”十年前，在這樣的危言聳聽下，大家扔掉磚塊手機拿起手掌大的智能手機。
好不容易學會了玩微信刷朋友圈，現在中年危機和“大數據”都一起來了。
是不是不接觸大數據，也要被時代淘汰？
而現實生活中處處看見大數據，你刷不刷小視頻？讀不讀每日新聞？看不看新劇？
細心的人就會發現，為什么軟件這么了解我，知道我喜歡看婆媳倫理視頻、知道我喜歡學最新廣場舞、知道我喜歡哈哈搞笑段子？
手指不管怎么往下滑，都是我喜歡看的，每次像再刷五分鐘就去睡覺，一刷就是兩個小時。這樣熟悉的場景是不是有感同身受？
這就是大數據整合優化。
用專業術語概括大數據就是：使用新的處理模式，對信息進行捕捉、管理和處理的數據集合。
簡單來說就是：你拿著沒有喝完的奶茶，準備扔進垃圾桶。上海清潔工阿姨非常友好地問你，“你是什么垃圾？”，
這時候你就要：
第一，先倒了剩下的奶茶
第二，然后把珍珠倒到“濕垃圾”處
第三，把外包裝扔到“干垃圾”處。
以上這個過程就是大數據處理，對海量的數字信息進行分類、整合、優化，來達到客戶需求的目的。
大數據在資源分配、信息配對非常有用，例如器官移植配對，就職簡歷投放等等。
像我們這樣的普通人，我們享受的是大數據給我們帶來的便捷，我們并不需要去過于專研它。
所以不用擔心不接觸大數據，就要被時代淘汰！就像我們都會用智能手機，要理解智能手機到底是怎么運作，里面的鋰子電子排列順序是什么，這個是完全不必要的。
這是一個非常好的問題，作為一名大數據從業者，我來回答一下。
在當前的大數據時代，不僅IT（互聯網）行業的人需要了解大數據相關知識，傳統行業的從業者和普通大學生也都應該了解一定的大數據知識，在產業互聯網和新基建計劃的推動下，未來大數據技術將全面開始落地應用，大數據也將重塑整個產業結構。
了解大數據首先要從大數據的概念開始，不同于人工智能概念，大數據概念還是相對比較明確的，而且大數據的技術體系也已經趨于成熟了。解釋大數據概念，可以從數據自身的特點入手，然后進一步從場景、應用和行業來逐漸展開。
大數據自身的特點往往集中在五個方面，分別是數據量、數據結構多樣性、數據價值密度、數據增長速度和可信度，對于這五個維度的理解和認知，是了解大數據概念的關鍵。當然，隨著大數據技術的發展和在行業領域的應用，關于數據自身的維度也有了一定程度的擴展，這些擴展本身也是對大數據概念的一種豐富和完善。
數據量大是大數據的一個重要特征，但是數據量本身是一個匯集的概念，并不是只有很大的數據才稱為大數據，傳統信息系統所產生的“小數據”也是大數據的一個重要組成部分，這一點一定要有清晰的認知。當前從大數據的數據來源來看，主要集中在三個渠道，包括互聯網、物聯網和傳統信息系統，物聯網數據當前占據的比例比較大，相信在5G時代，物聯網將依然是大數據的主要數據來源。
數據結構多樣性是大數據的另一個重要特點，不同于創新信息系統（ERP）當中的數據，大數據的數據類型是非常復雜的，既有結構化數據，也有非結構化數據和半結構化數據，這對于傳統的數據處理技術提出了巨大的挑戰，這也是推動大數據技術產生的一個重要原因。在工業互聯網時代，大數據的數據結構多樣性會進一步得到體現，這對于數據價值化過程也提出了新的挑戰。
數據價值密度往往是衡量數據價值的重要基礎，相對于傳統的信息系統來說，大數據當中的數據價值密度是比較低的，這就需要有更快速和便捷的方式，來完成數據的價值化提取過程，而這也正是當前大數據平臺所關注的核心能力之一。實際上，早期的Hadoop、Spark平臺之所以能夠脫穎而出，一個重要的原因就是其數據處理（排序）速度比較快。
數據增長速度快是大數據的另一個重要表現，通常傳統信息系統的數據增量是可以預測的，或者說增長速度是可控的，但是在大數據時代，數據增長速度已經大大突破了傳統數據處理所能承載的極限。數據增長是一個相對的概念，相對于消費互聯網來說，產業互聯網所帶來的數據增量可能會更加客觀，因此產業互聯網時代會進一步打開大數據的價值空間。
最后，大數據還有一個特點就是數據本身的真實性，大數據時代所帶來的一個重要副作用就是數據真假難辨，這也是當前大數據技術所要重點解決的問題之一。從當前大型互聯網平臺所采用的方法來看，通常是技術和管理相結合的方式，比如通過為用戶認證就能夠解決一部分數據的真實性（專業性）問題。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
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