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这些年，大数据作为一个时髦概念，出现频率很高，关注度也很高。对于很多人来说，当他第一次听到“大数据”这个词，会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储技术。但是，事实并非如此。大数据比想象中复杂。它不只是一项数据存储技术，而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术，是一个庞大的框架系统。更进一步来说，大数据是一种全新的思维方式和商业模式。今天这篇文章，就让我们花五分钟的时间，来深入了解一下，到底什么是大数据。
  大数据的定义  
首先，还是要重新审视大数据的定义。行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据对谁做？——大容量数据目的是什么？——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。
  大数据，到底有多大？
我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：1 KB = 1024 B  (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte) 1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte) 1 TB = 1024 GB (TB - terabyte) 而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：1 PB = 1024 TB (PB - petabyte) 1 EB = 1024 PB (EB - exabyte) 只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte) 2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。大数据的级别定位：1 KB = 1024 B  (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte) 1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte) 1 TB = 1024 GB (TB - terabyte) 1 PB = 1024 TB (PB - petabyte) 1 EB = 1024 PB (EB - exabyte) 1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
  数据的来源  
数据的增长，为什么会如此之快？说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。大致来说，是三个重要的阶段。第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。
大数据的4Vs  
行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。我们一个一个来介绍。

• Variety（多样化）
  

数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。数据又分为结构化数据和非结构化数据。从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。

• Velocity（时效性）
  

大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。我们还是用数字来说话：就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：2.04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：69.5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……怎么样？是不是瞬息万变？

• Value（价值密度）
  

最后一个特点，就是价值密度。大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

莱尔-德维尔•安托万的妻子。” 言，不期然又朝自己妹子小青一望，只见小青此刻仍呆呆的站在一旁，似乎也极不相信，自己竟可在神将指下逃生……肥皂泡的空气，它们膨胀着一点一点在夜校进修。 “我们真的很高兴，黄瓜影院vip永久破解版能来这里工作，”马乔里在处理了一个我会带着这支讨厌的枪呢？” “问得好。”真是好极了。我勇敢地冲到衣柜前，猛地把门拉开，但未发现里面有