Hadoop大数据培训：什么是大数据
Hadoop大数据培训：什么是大数据，大数据一般是指这样的数据：数据量巨大，需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用，大数据工程和大数据科学尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设及其运营管理的系统工程;大数据科学关注的是大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
大数据的特征有四个层面：第一，数据量巨大，从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等;第三，价值密度低，商业价值高，以视频为例，在连续不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒;第四，处理速度快。最后这一点也和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4V——Volume、Variety、Value和Velocity。
上面我们介绍了大数据的基本概念以及其显著的特征，下面将从不同的维度来阐述大数据的核心问题。
1.数据态的多样性问题
大数据具有多态性，主要体现在数据源、结构及相关度上，在数据来源上包括图像、视频、音频、文本、网页、数据流等;在结构上不仅仅包括结构化的数据，还包括非结构化的数据;在相关度上不仅有数据记录彼此间相关性问题，还有时间序列数据的相关性问题。
2.维度复杂性问题
首先，大数据中存在着多元空间的维度问题，例如典型的三元空间中大数据的产生、状态感应以及采集问题，这个问题在物联网中非常常见;其次，就是柔性粒度数据的传输、移动、存储及计算问题;最后，就是数据空间范围和数据密度的不均匀问题。
3.大数据存储问题
大数据最为显著的特征就是数据规模非常巨大，单机系统肯定无法解决存储问题，这就需要分布式存储系统作为大数据的存储支撑服务，而分布式存储系统需要考虑的核心问题包括：高可靠性、扩展性、伸缩性、容灾及恢复等问题。
4.大数据计算分析问题
由大数据的特征可知，大数据在数据规模上非常巨大，要在一定的时间内达到撷取、管理、处理并整理为能够帮助企业做出经营决策更有效的资讯，传统的顺序计算模式必然不能满足这样的需求，这就要求使用集群计算系统来完成计算分析任务。基于集群的计算模型目前主要包括：基于消息传递的MPI、MapReduce计算模型、流式计算架构Storm、S4、高性能集群计算HPCC，以及基于共享内存RDD的Spark模型。
5.大数据价值挖掘问题
由于大数据的价值密度低而商业价值大，这使得大数据的价值挖掘显得格外重要，而价值挖掘主要包括两个阶段：第一个阶段就是过滤清洗，需要在尽量不损失其价值的条件下减小数据规模，同时在不改变数据基本属性的情况下采取数据清洗、抽样、去重、过滤、筛选、压缩、索引、提取元数据等方法，以直接将大数据变小;第二个阶段就是对商业价值的挖掘，主要是发挥大数据探索式考察与可视化作用，人机的交互分析可以将人的智慧融入数据，再者是通过群体智慧、社会计算、认知计算对数据价值进行提炼，从而挖掘出大数据中隐藏的商业价值。
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