摘要：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理 大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。（在维克托迈尔舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法〔2〕）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 其实大数据是一个概念，你不能定义为大，或者多，或者复杂。在不同行业，不同技术背景的情况下，对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它，但是，我们可以说明它的一些属性，比如4v。无论安全性，还是难处理，这些都是描述大数据的属性，当你有了这些属性，把他们总结到一起的时候，那就是你理解的大数据，就像当初有人和你说什么是CPU一个道理，从懵懂到理解，需要实践中的积累。 最后，大数据是信息技术发展到如今的一个产物，它也会过时，当下人们谈论的大数据基本属性包括：全量，大，多样性，低价值密度等！对于决策者来说，数据驱动业务是大数据最大的价值；对于技术人员来说，如果通过技术将人无法通过肉眼找到的价值信息呈现出来，这是最重要的！ 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。 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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的。《着云台》的分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据开发高薪必备全套资源【免费获取】 Oracle高级技术总监多年精心创作一套完整课程体系【大数据、人工智能开发必看】，全面助力大数据开发零基础入门提升项目高薪！ 大数据零基础入门 大数据架构系统组件 大数据全套系统工具安装包 Java必备工具 大数据必备工具 大数据行业必备知资讯 大数据精品实战案例 大数据就业指导方案 最后说一下的，也就是以上教程的获取方式！ 领取方法： 还是那个万年不变的老规矩 1。评论文章，没字数限制，一个字都行！ 2。成为小编成为的粉丝！ 3。私信小编：大数据开发教程即可！ 谢谢大家，祝大家学习愉快！（拿到教程后一定要好好学习，多练习哦！）
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