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大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以亘古未有的速率改变着我们的生活、工作和思维方式。它们不仅为各行各业的创新提供了强大的技术支持，更是推动了整个社会的数字化转型。
从大数据的角度来看，它的核心代价在于通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，发现此中的关联性和趋势，从而为决策提供更为科学、精准的依据。无论是商业领域的市场预测、消费者举动分析，还是公共服务领域的城市规划、交通管理，大数据都发挥着不可或缺的作用。同时，随着物联网、传感器等技术的普及，大数据的泉源和种类也在不断扩展，这使得我们能够更全面地认识天下，把握规律。
而云计算则为大数据的处理提供了强大的计算本领和存储空间。通过云计算的虚拟化技术，我们可以将分散的硬件资源集中起来，形成一个动态可扩展的计算平台，满足大数据处理对计算本领和存储空间的高要求。同时，云计算的按需付费模式也大大降低了企业的运营资本，使得更多的企业和个人能够享受到大数据带来的便利。
大数据和云计算的联合，不仅促进了信息技术的发展，更推动了各行各业的创新。例如，在医疗领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以实现对患者病情的精准诊断和个性化治疗；在金融领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以提高风险防控的精准度和效率；在教育领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以实现个性化讲授和学习资源的优化设置。
当然，大数据和云计算的发展也面临着一些挑战。如何保障数据安全、隐私保护、防止数据滥用等题目亟待办理。同时，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，我们也需要不断更新和完善相关的法律法规和伦理规范，确保大数据和云计算技术的健康发展。
总之，大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在深刻改变着我们的生活、工作和思维方式。我们应该充实使用它们的上风，推动各行业的创新和发展，同时关注并办理其带来的挑战和题目，共同构建一个更加智能、高效、可持续的未来社会。
一、大数据
大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人脑或主流数据分析软件工具，在合理时间内到达提取，管理，处理，和整理成为资助企业经营者进行决策的数据。
相对于传统的数据收集和分析流程,大数据就是数据量非常大,数据种类繁多,无法用通例方法对数据进行集成。实际中,大数据的收集,开辟,和使用已经成为了当今数据分析领域最热门研究主题之一。人们都认为，把握大数据的分析应用技术，将对于政府和企业的决策具有非常积极的资助，其影响也黑白常深远的。
大数据技术的战略意义不仅仅在于把握巨大的数据信息,而还需要在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从另外一个角度来看,如果把大数据比作一种财产,那么这种财产实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工本领”实现数据的“增值”。所谓加工本领就是处理大数据的团体过程,包括大数据采集，入库，在线分析。
大数据期间的到来，无疑给我们的生活带来了翻天覆地的变化。数据的海洋无边无际，其潜藏的代价与智慧，正逐渐地被人类发掘和使用。从商业决策到城市管理，从医疗健康到教育科研，大数据都在以其独特的魅力，改变着天下的运行方式。
在商业领域，大数据的运用已经深入到了各个环节。企业可以通过对海量数据的分析，精准把握市场需求，优化产品设计和生产流程，提高营销效率和客户满意度。大数据不仅资助企业实现了个性化服务和精细化运营，更在肯定水平上重塑了商业生态和竞争格局。
在城市管理方面，大数据也发挥着越来越紧张的作用。通过收集和分析交通、环境、公共安全等各方面的数据，城市管理者可以更加科学地进行规划和决策，提高城市运行的效率和安全性。大数据让城市管理变得更加智能和精细化，为城市的可持续发展提供了有力支持。
在医疗健康领域，大数据的应用更是为人们的健康福祉带来了亘古未有的改变。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，大夫可以更加正确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。同时，大数据另有助于预测和防备疾病的发生，为人们的健康保驾护航。
而在教育科研领域，大数据则为我们打开了探索未知天下的新窗口。通过对海量科研数据的分析，研究职员可以发现新的科学规律，推动科技进步和创新发展。大数据的应用不仅加速了科研成果的产出，也为培养创新型人才提供了有力支持。
然而，大数据的发展也面临着一些挑战和题目。如何在保护个人隐私的同时充实使用数据资源？如何确保数据的质量和安全性？如何培养具备大数据分析本领的专业人才？这些题目都需要我们认真思考息争决。
展望未来，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，大数据将在更多领域发挥更大的作用。我们期待在大数据的引领下，能够构建一个更加智能、高效、可持续的未来社会。
二、大数据界说
大数据界说:无法在肯定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据不是一种新技术,也不是一种新产品,而是一种新征象,是迩来研究的一个技术热门。
由于大数据不能用传统的雷同于抽样观察之类的随机分析法获取数据,而接纳对全部数据都进行分析处理。大数据的基本界说是一种规模大到在获取,存储,管理,和分析方面大大超出了传统数据库软件工具本领范围的数据集合,具有海量的数据规模,快速的数据流转,多样的数据类型,和代价密度低四大特征。
三、数据存储单元
为了深入理解数据大小概念,我们接下来讨论数据存储的单元。对于二进制计算机来说，最小的基本单元是位（bit），电脑记忆中最小的单元，在二进制电脑体系中,每一位(bit)可以代表0或1的数位讯号。
一个字节(Byte)由8个位(bit)所组成,可代表计算机键盘上的字元,英笔墨母A到Z,数字0到9,和各种符号,是记忆体储存资料的基本单元。如果要表达中笔墨则须要两个字节。
汉字的字长是指汉字的长度,转换关系如下:
1字节（byte） = 8位（bit）
1汉字 = 2字节= 16位(bit)
当记忆体容量过大时，位这个单元就不够用，因此就有千位的单元，用KB表示,以下是各个记忆体计算单元之间的关系:
1 Byte = 8 Bits
1 KB = 1024 Bytes
1 MB = 1024 KB
1 GB = 1024 MB
它们是按照进率1024（2的十次方）来计算。下面我们讨论大数据存储单元，TB，PB, EB,ZB,YB, DB的关系：
1 TB = 1, 024 GB
1 PB = 1, 024 TB
1 ΕB = 1, 024 PB
1 ZB = 1, 024 ΕB
1 YB = 1, 024 ZB
1 BB = 1, 024 YB
1 NB = 1, 024 BB
1 DB = 1, 024 NB
我们以PB为例说明这些存储单元，根据换算，1PB-2的50次方，地球上全部印刷质料大约200PB。本日我们讨论的大数据其实是发生在2000年后，因为信息交换，信息存储，信息处理三个方面本领的大幅增长而产生的数据。
- 首先，信息交换，根据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上天天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化水平,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个到场信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
- 其次,信息存储,全球信息存储本领大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储本领增加了约120倍,所存储信息的数字化水平也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们全部的信息载体、存储手段,我们也不外能存储全天下所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储本领的增加为我们使用大数据提供了近乎无限的想象空间。
- 末了,有了海量的信息获取本领和信息存储本领,我们也必须有对这些信息进行整理,加工和分析的本领。大数据分析的目标是从数据中提取有代价的信息，从而形成对业务有资助的结论和发现。
四、大数据存储技术
由于大数据是指那些数量巨大,难于收集,处理,和分析的数据集,大数据存储是将这些数据集长期化到计算机中。存储是大数据分析的第一步。为满足大数据存储需求,存储机制已经形成从传统数据管理体系到非布局化数据管理（NOSQL技术）的布局化转移。
随着大数据应用的爆发性增长,它已经衍生出了自己独特的架构,而且也直接推动了存储,网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展终极还是由软件需求推动的,我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储底子办法的发展。
非关系型数据库技术通常可以理解为对关系型数据库的一个有力补充。非关系型数据能够拥有存储雷同声音和图像的非布局化数据，非关系型数据库的典型代表有Mongodb, Redis,和Neo4j。
Mongodb是一个基于分布式文件存储的数据库,为互联网应用提供可扩展的高性能数据存储办理方案。
Redis是一个高性能的键值对数据库, Neo4j是高性能的图形数据库。
五、大数据应用技术
大数据应用技术包括用于发现数据代价的数据挖掘技术,人工智能领域的自括然语言处理技术,社交网络分析技术,以及数据可视化技术。
大数据挖掘技术有分类，聚类，回归预测，和关联规则这些领域。
自然语言处理的研究领域包括呆板翻译,主题模型,情感分析与意见挖掘,智能问答与对话体系，个性化保举，和呆板写作。
社交网络分析的主要目标是对社交网络中用户关系的预测与分析。
六、大数据特征
大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网,物联网,移动互联技术的发展,人和物的全部轨迹都可以被记录下来,数据出现出爆发性增长。一般认为,大数据主要具有以下几个方面的典型特征,
1. 数据量巨大，
2. 数据出现多样性，
3. 数据获取的速率快,
4. 数据的代价密度低。
七、数据容量
数据量大是大数据能够运行的底子,统计分析也要求数据量大,数据量小不符合大数据的原则。因为个体都是有差异的,数据量足够大才可以避免因个体差异带来的偏差。
多大的数据才是大数据?
现在一般条记本硬盘最大的容量也就在1TB这个级别,但是从大数据角度来看数据很大概超过该规模。比TB级还大的数据计量单元还
1PB=1024TB,
1EB=1024PB,
1ZB=1024EB,
1YB=1024ZB.
到现在为止,业界尚未有一个公认的标准来界定“大数据”的大小。换句话说, “大”只是表示大数据容量的特征,并非全部含义。
所以,大数据是一个抽象的概念,是我们面临的数据无法存储,无法计算的状态,大数据的容量是没有边界的。
八、数据类型的多样性
大数据的数据类型不仅仅是单一的文本或数字信息,还包括越来越多的非布局化,半布局化数据,例如,互联网的网络日记,音频,图片,视频,地理位置信息。
针对差别的应用,这些数据的采集可以通过表格格式, HTML网页格式, XML格式,资源描述框架(RDF)数据格式,文本数据格式,图片格式,多媒体数据格式来获得。这些数据可以分别成布局化数据,非布局化数据和半布局化数据等差别类型。
布局化数据
布局化数据，可以从名称中看出，是高度构造和整洁格式化的数据。布局化数据通常对应表格数据布局和SQL的数据类型,可使用关系型数据库表示和存储。
一般特点是数据以举动单元,一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。
布局化数据的存储和分列是很有规律的，便于查询和修改等操作。在计算机中可以轻松地搜索,但是在日常管理中大概不是各人最容易找到的数据类型。
布局化数据缺点是扩展性不够灵活。在实际使用中反复进行表布局变更是不可取的,这也容易导致后台接口从数据库取数据堕落。
另一方面,布局化数据比较得当处理定量数据,是能够用统一的布局加以表示的信息，例如，数字或符号。一般使用关系型数据库保存和管理这些数据，当使用布局化查询语言(SQL)时,计算机程序很容易获取这些数据。布局化数据具有的明确的关系使得这些数据使用起来非常方便,但是在商业上可挖掘代价方面就比较低。常见的布局化数据包括银行卡号码，日期，存款金额，电话号码，地点，产品名称等。
半布局化数据
半布局化数据是布局化数据的一种情势，但它并不符合关系型数据库或其他表格布局的情势。半布局化数据是以树或者图的数据布局存储的数据。标签是树的根节点和子节点。通过这样的数据格式,可以自由地表达很多有用的信息。所以,半布局化数据的扩展性是比较好的。
常见的半布局数据有日记文件,HTML,XML和JSON文档。
非布局化数据
非布局化数据是指数据布局不规则或不完备,没有预界说的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。可以说非布局化数据是布局化数据之外的一切数据,其字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
非布局化数据技术不仅可以处理布局化数据而且更得当处理非布局化数据,例如，全文文本，图象，声音，影视，超媒体等信息。它不符合任何预界说的模型,因此它存储在非关系数据库中,并使用NOSQL语言进行查询。它大概是文本的或非文本的,也大概是人为的或呆板天生的。简单的说,非布局化数据就是字段可变的的数据。
九、获取数据的速率
大数据具有肯定的时效性，数据是不停变化的，体现在两个方面，
- 一是随时间变化,数据量逐渐增大,
- 另一方面在空间上不断移动变化的数据。
如果采集到的数据不颠末流转,终极会逾期作废。客户的体验在分秒级别,海量的数据,带来的第一个题目就是大大延伸了各类报表天生时间。
我们能否在极短的时间内提取最有代价的数据非常紧张。如果数据处理软件达不到“秒”处理,所带来的商业代价就会大打折扣。这就是大数据处理速率方面的一个著名的“1秒定律”,即要有秒级时间范围内给出分析效果,超出这个时间，数据就失去代价了。
十、可变性
大数据的可变性妨碍了处理和有用地管理数据的过程,为什么会出现这种环境?
由于数据的多义性,数据在处理过程中发生了变化,这意味着相同的数据在差别的上下文中大概具有差别的含义。
在进行情感分析时,这一点非常紧张,即分析算法能够理解上下文并发现该上下文中数据的确切含义。
十一、真实性
大数据的真实性指的是数据的质量题目,例如,数据的可信度,偏差,噪声和异常值的环境。那么怎样保障大数据的数据质量呢？
根据大数据的收集和处理过程,一般分为事前预设,事中监控，事后改善三个阶段来实施。
大数据中出现破坏的数据很常见。它大概由多种原因而产生，例如，拼写错误,语法缺失或不常见的缩写,数据重新处理和体系故障等。但是,忽略这些破坏数据大概会导致数据分析不正确，终极导致错误的决策。因此，确保数据正确，对于大数据分析非常紧张。
十二、复杂性
大数据由于数据量巨大,并且其泉源渠道多,导致传统的数据处理和分析技术难以应对。具体来说,这些挑战大多来自数据本身的复杂性,计算的复杂性和信息体系的复杂性。
- 首先,我们要面临数据复杂性。
图文检索,主题发现,语义分析,情感分析等数据分析工作都具有极大挑战性,其原因是大数据涉及复杂的类型,复杂的布局和复杂的模式,数据本身也具有很高的复杂性。
- 第二,我们还要考虑计算复杂性。
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算,在分析大数据时,需要重新审阅和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大,内在关联密切而复杂，代价密度分布极不平衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据,纵然只有线性复杂度的计算也难以实现,而且,由于数据分布的希罕性,
大概做了许多无效计算。
- 第三,体系复杂性引起的复杂性。
大数据对计算机体系的运行效率和能耗提出了苛刻要求,大数据处理体系的效能评价与优化题目具有挑战性,不但要求理清大数据的计算复杂性与体系效率,能耗间的关系,还要综合度量体系的吞吐率,并行处理本领,作业计算精度,作业单元能耗等多种效能因素。
十三、代价
大数据的代价是从数据分析中获得的知识。大数据的代价在于构造如何将自己变化为大数据驱动型公司,并使用大数据分析的洞察力来决策。具体来说,企业使用大数据有下述3方面可作为。
- 对消费者提供产品或服务的企业可以使用大数据进行精准营销,精准有用地将供需双方建立联系。
- 做小而美模式的中长尾企业,可以使用大数据做服务转型,更好的使用的数据提高服务质量和效率。
- 面临互联网压力之下必须转型的传统企业,需要与时俱进充实使用大数据的代价,例如,考虑开设网店和网络服务平台。用大数据,以低资本创造高代价。
十四、云计算
大数据具有数据规模大,数据种别复杂,数据处理速率快,数据真实性高,数据蕴藏代价的特点,对于大数据的处理和挖掘很大水平上需要依靠于云计算平台的分布式处理,分布式数据库,云存储和虚拟化技术。
云计算和大数据是相辅相成关系,从应用角度来讲,大数据离不开云计算,因为大规模的数据运算需要很多计算资源;大数据是云计算的应用案例之一,云计算是大数据的实现工具之一。
大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景,各种应用产生的巨量数据,需要处理和分析,挖掘有代价的信息;云计算说的是一种技术办理方案，就是使用这种技术可以办理计算、存储、数据库等一系列IT底子办法的按需构建的需求。两者并不是同一个层面的东西。
十五、云计算概念
什么“云”?
家庭使用集中供应的自来水,冬季使用集中供应的暖气,就是“云”的基本概念,过去企业数据维护需要恒温恒湿的机房、一排排服务器以及专业的维护职员。现在云服务器成为了公司“隐形的机房”,由云服务器的提供者负责维护事件。简单来说,配备了阿里云,就是阿里云的技术团队在维护服务器的安全云计算是分布式计算的一个分支，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的体系进行处理和分析这些小程序得到效果并返回给用户。
云计算模式分为公有云,私有云,和混合云,我们进行简单介绍。
- 公有云通常指第三方提供商提供给用户能够使用的云，公有云一般可通过Internet 使用，大概是免费或资本低廉的。这种云有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。公有云的最大意义是能够以低廉的代价,提供有吸引力的服务给终极用户,创造新的业务代价,私有云是为一个客户单独使用而构建的,因而提供对数据、安全性和服务质量的最有用控制。该公司拥有底子办法,并可以控制在此底子办法上部署应用程序的方式。
- 私有云极大的保障了安全题目,现在有些企业已经开始构建自己的私有云。
- 混合云是公有云和私有云两种服务方式的联合。由于安全和控制原因,并非全部的企业信息都能放置在公有云上,这样大部分已经应用云计算的企业将会使用混合云模式。很多将选择同时使用公有云和私有云，有一些也会同时建立公众云。因为公有云只会向用户使用的资源收费,所以集中云将会变成处理需求高峰的一个非常自制的方式。
云计算可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理,从而到达强大的网络服务。现在阶段的云服务已经不仅仅是一种分布式计算,而是综合分布式计算,效用计算,负载平衡,并行计算,网络存储,热备份冗余和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的效果。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须接纳分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
十六、云计算服务类型
云计算主要就是对计算资源进行灵活有用的管理和分配,这些资源主要包含计算资源,存储资源,网络资源三个方面。
那什么是计算资源？对于一个条记本电脑来说，计算资源是CPU，存储资源是硬盘，由于内存是CPU和硬盘之间的桥梁,它的性能制约着整个计算机的性能,相当于网络资源。
云计算的计算资源不是单体物理资源。也就是说,不会租一台物理服务器给你。大部分云计算资源，都是虚拟化了的资源。虚拟化就是在物理资源的底子上，通过软件平台,封装成虚拟的计算资源。虚拟化的好处,就是让计算资源变得更加容易选择，调用更加灵活。
从管理角度来看,云计算具有弹性伸缩特点。云计算的计算资源,可以按需付费。你想要用多少，就租多少，设置是支持自界说的。如果后期因为业务增长，需要更好的设置，可以加钱买更多资源。
增加资源的过程，基本上是平滑升级。尽大概减小对业务的影响，也不需要进行业务迁移。如果某项业务的负荷下降,你也可以选择弹性收缩,降低设置,节约资金。
云计算服务类型
由于云计算既然是一种资源提供方式,那么,就可以根据模型的层级,提供差别等级的资源。云计算服务类型基本上可以分为3个层次。
- 第一层次,是最底层的硬件资源,主要包括CPU (计算资源) ,硬盘(存储资源) ,另有网卡（网络资源）。
- 第二层次，高级一些，买家不计划直接使用CPU，硬盘，网卡，而是希望服务商把操作体系装好,把数据库软件装好再来使用。
- 第三层次,更高级一些,服务商不但要装好操作体系这些基本的软件,还要把具体的应用软件装好,例如FTP服务端软件,在线视频服务端软件等,可以直接使用服务。
以上讨论的三种层次,就是常常听到的底子办法服务(IAAS),平台服务(PAAS) ,和软件服务（SAAS)。究竟上,这三种服务模型并不代表云计算的全部服务。如果你乐意,完全可以自己界说一个模型,例如存储即服务,网络即服务,编排即服务,甚至出行即服务,定位即服务。这些都充实体现了云计算服务的灵活性。
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