专家观点大数据与海量数据的区别
如何理解大数据
如何理解大数据标题：如何理解大数据引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中一个备受关注的话题。
但是，对于大多数人来说，大数据仍然是一个比较抽象的概念。
本文将从几个方面详细解释如何理解大数据，帮助读者更好地了解这一概念。
一、数据量大1.1 数据量的概念：大数据是指数据量巨大，传统的数据处理软件已经无法胜任的数据集合。
1.2 数据来源广泛：大数据来自各种不同的来源，包括社交媒体、传感器、互联网等，数据种类繁多。
1.3 数据增长速度快：大数据的增长速度迅猛，每天都会产生大量的数据，需要使用特殊的技术和工具进行处理。
二、数据多样性2.1 结构化数据：大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、音频、视频等。
2.2 半结构化数据：大数据还包括半结构化数据，如日志文件、XML文件等，这些数据不符合传统数据库的结构。
2.3 数据关联性：大数据中的数据之间存在复杂的关联性，需要通过数据挖掘和机器学习等技术进行分析和挖掘。
三、数据处理技术3.1 分布式计算：大数据的处理需要使用分布式计算技术，将数据分散存储在多台计算机上进行并行处理。
3.2 数据存储：大数据需要使用分布式存储系统进行存储，如Hadoop、Spark 等，以确保数据的高可用性和可扩展性。
3.3 数据处理工具：大数据处理需要使用一系列的工具和技术，如MapReduce、Hive、Pig等，以实现数据的清洗、转换和分析。
四、数据应用领域4.1 商业智能：大数据在商业智能领域有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解市场趋势和消费者行为。
4.2 金融领域：大数据在金融领域可以用于风险管理、反欺诈和智能投资等方面。
4.3 医疗保健：大数据在医疗保健领域可以用于疾病预测、个性化治疗等方面，提高医疗服务的质量和效率。
五、数据隐私与安全5.1 数据隐私：大数据的处理涉及大量的个人信息，需要保护用户的隐私，遵守相关的法律法规。
5.2 数据安全：大数据的存储和处理需要采取严格的安全措施，防止数据泄露和黑客攻击。
对大数据的认识
对大数据的认识：大数据的认识第一点：大数据的概念与特点大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据生成及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
简单来说，大数据就是“大量的数据”。
然而，大数据的价值并不在于数据本身，而在于对数据的深入挖掘和分析，以发现数据背后的规律和价值。
大数据具有四个主要特点，即4V：volume（体量巨大）、velocity（速度快）、variety（类型多样）和veracity（真实性）。
首先，大数据的体量巨大，已经远远超出了传统数据处理软件和硬件的处理能力；其次，大数据的速度快，数据生成和处理的速度要求越来越高；再次，大数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；最后，大数据的真实性也是一个重要特点，数据的质量直接影响到大数据分析的结果。
第二点：大数据的应用与挑战大数据的应用范围非常广泛，已经渗透到了各个行业和领域。
例如，在金融行业，大数据可以用于风险控制、客户画像、精准营销等；在医疗行业，大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等；在物联网领域，大数据可以用于设备监控、智能家居等。
大数据的应用为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战。
首先，大数据的安全问题是一个重要挑战，海量数据的存储和传输需要高度的安全保障；其次，大数据的隐私保护问题也日益受到关注，如何在利用数据的同时保护用户隐私成为一个亟待解决的问题；再次，大数据的存储和处理技术还需要不断创新和提高，以满足不断增长的数据需求；最后，大数据的人才培养也是一个重要挑战，大数据相关的人才需求越来越大，但是目前市场上的人才供应还不能满足需求。
：大数据的认识第三点：大数据的技术架构与工具大数据的处理和分析需要一套复杂的技术架构和工具。
从下到上，大数据的技术架构主要包括四个层面：硬件层、数据存储层、数据处理层和应用层。
硬件层主要包括服务器、存储设备和网络设备等；数据存储层主要包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统和云存储等；数据处理层主要包括大数据处理框架、分布式计算引擎和数据挖掘算法等；应用层主要包括各种大数据应用和分析模型。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大数据，简单来说，指的是处理海量、高速、多样化和复杂数据的技术和方法。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、应用和挑战，以及对于大数据的认识和理解。
一、大数据的概念和特点大数据的概念可以分为三个方面来理解。
首先，大数据是指数据量非常大，远远超过我们传统数据库和处理工具的能力。
其次，大数据是具有高速性的，意味着数据的产生和处理速度非常快，几乎是实时的。
最后，大数据是多样化和复杂的，包含了来自各种来源和多个维度的数据，如文本、声音、图像和传感器数据等。
大数据的特点可以总结为4V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）和Value（数据价值高）。
这些特点使得大数据的处理面临着巨大的挑战和机遇。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个领域，对于商业、科学、医疗、教育等行业都产生了深远的影响。
以下是几个常见的大数据应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析消费者行为和喜好，帮助企业进行精准定位和个性化营销，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据技术可以分析金融市场的变化趋势，帮助银行和投资公司进行风险管理和投资决策。
3. 健康医疗：通过收集和分析患者的健康数据，提供个性化的医疗服务和健康管理，改善医疗效果和健康预防。
4. 城市管理：通过监测和分析城市的交通、气象和环境等数据，优化城市规划和运营，提高城市的可持续发展和居民生活质量。
5. 科学研究：大数据可以帮助科学家处理和分析实验数据，加速科学发现和创新。
这些仅仅是大数据应用的一小部分，随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会更加广泛。
三、大数据的挑战和未来发展尽管大数据的应用前景广阔，但是我们也要面对一些挑战。
首先，数据隐私和安全成为了一个重要的问题。
大数据包含了个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个关键的任务。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的概念包含了数据的规模、速度、多样性和价值等方面。
1. 数据规模：大数据的一个重要特征是数据的规模庞大。
传统的数据处理方式已经无法满足大数据的需求，因为大数据的规模往往以TB、PB甚至EB为单位。
这些数据来自于各个领域，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
2. 数据速度：大数据的处理速度也是一个重要的考虑因素。
随着实时数据的不断产生，对数据的处理和分析要求越来越高。
例如，金融领域需要实时监控市场波动，以便做出及时的决策。
3. 数据多样性：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格），还包括非结构化数据（如文本、图象、音频等）。
这些不同类型的数据需要不同的处理方法和技术。
4. 数据价值：大数据中蕴含着巨大的价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的关联性和趋势，从而为决策提供支持。
例如，零售商可以通过分析消费者的购买记录来预测未来的销售趋势。
大数据的应用领域：大数据的应用涵盖了各个领域，包括商业、医疗、金融、交通等。
以下是一些典型的应用案例：1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛。
例如，通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以制定精准的市场营销策略。
此外，大数据还可以用于供应链管理、风险评估等方面。
2. 医疗领域：大数据在医疗领域的应用可以匡助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
通过分析大量的患者数据，可以发现疾病的早期迹象和风险因素。
此外，大数据还可以用于药物研发和临床试验。
3. 金融领域：金融领域对大数据的需求尤其迫切。
通过分析大量的金融交易数据，可以识别欺诈行为和异常交易。
此外，大数据还可以用于信用评估、风险管理等方面。
4. 交通领域：大数据在交通领域的应用可以匡助优化交通流量和减少交通拥堵。
通过分析交通数据，可以预测交通流量、优化路线规划、提供实时交通信息等。
如何理解大数据
如何理解大数据引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
然而，对于大多数人来说，什么是大数据以及如何理解大数据仍然是一个含糊的概念。
本文将从不同角度解析大数据的含义和重要性，并详细阐述如何理解大数据。
一、大数据的定义1.1 数据量的巨大性：大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，其数据量远远超出传统数据库管理系统的处理能力。
1.2 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
1.3 数据的高速性：大数据的产生速度极快，需要实时或者近实时地处理和分析。
二、大数据的重要性2.1 挖掘商业价值：大数据可以匡助企业发现潜在的商业机会，优化产品和服务，提高市场竞争力。
2.2 改善决策过程：通过对大数据的分析，可以获取更准确的信息，为决策者提供更可靠的数据支持，从而提高决策的科学性和准确性。
2.3 推动科学研究：大数据的分析和挖掘有助于推动各领域的科学研究，匡助科学家发现新的规律和知识。
三、如何理解大数据3.1 数据的价值：大数据蕴含着巨大的价值，通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的实用信息，为决策和创新提供支持。
3.2 数据的处理：理解大数据需要具备数据处理和分析的能力，掌握各种数据处理工具和技术，如数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
3.3 数据的应用：大数据的应用范围广泛，包括商业、金融、医疗、交通等各个领域，理解大数据需要了解不同领域的数据应用案例。
四、大数据的挑战4.1 数据隐私与安全：大数据的处理涉及大量个人隐私数据，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。
4.2 数据质量与一致性：大数据的质量和一致性对数据分析的准确性和可靠性至关重要，如何解决数据质量问题是一个挑战。
4.3 技术和人材需求：大数据处理需要大量的技术和人材支持，如何培养和吸引相关人材是一个重要的挑战。
五、大数据的未来发展5.1 智能化应用：随着人工智能的发展，大数据将与人工智能相结合，实现更智能化的数据分析和应用。
大数据定义
大数据定义大数据是指在传统数据处理应用软件难以处理的大规模、高速度、多样化的数据集合。
它不仅仅是数据量的简单增加，更是一种全新的数据处理方式和思维模式。
大数据的核心在于通过先进的数据分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
大数据的特点通常被概括为“4V”：体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度低（Value）。
体量大意味着数据的规模非常庞大，通常达到TB甚至PB级别；速度快指的是数据的生成和处理速度非常快，需要实时或近实时的处理能力；多样性表示数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值密度低则意味着在大量数据中，真正有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过复杂的分析过程才能提取出来。
大数据的应用非常广泛，涵盖了金融、医疗、教育、交通、政府管理等多个领域。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司分析客户行为，优化风险管理；在医疗领域，通过分析患者的医疗记录和基因数据，可以为个性化治疗提供依据；在教育领域，大数据可以用于分析学生的学习习惯，优化教学方法；在交通领域，通过分析交通流量数据，可以优化交通管理和规划；在政府管理中，大数据可以帮助政府机构更好地理解民众需求，提高公共服务的效率。
随着大数据技术的发展，数据存储、处理和分析的工具也在不断进步。
例如，Hadoop和Spark等分布式计算框架，为处理大规模数据集提供了强大的支持；机器学习和人工智能技术的发展，使得从大数据中提取信息和知识变得更加高效和智能。
然而，大数据也带来了一些挑战，如数据隐私和安全问题、数据治理和合规性问题等。
因此，在享受大数据带来的便利和价值的同时，也需要关注这些问题，并采取相应的措施来解决。
总之，大数据是一种重要的资源，它正在改变我们获取、分析和使用信息的方式。
随着技术的进步和社会的发展，大数据的应用将更加广泛，其价值也将更加凸显。
大数据是什么
大数据是什么大数据是指规模庞大、复杂多样、难以用传统数据处理方法进行管理和处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网交易等。
大数据具有三个主要特点：数据量大、数据速度快和数据类型多样。
数据量大是指大数据集合的数据量远远超过了传统数据库和数据处理系统的处理能力。
以互联网为例，每天产生的数据量以TB（千兆字节）甚至PB（百万兆字节）计算，这些数据包含了用户的搜索记录、社交媒体的评论、在线购物的交易记录等。
传统的数据处理方法已经无法有效处理如此庞大的数据量。
数据速度快是指大数据集合的数据更新速度非常快。
例如，金融行业需要实时监控市场变化，以做出及时的决策。
社交媒体需要实时分析用户的评论和行为，以提供个性化的推荐和广告。
这些实时的数据更新要求系统能够快速地处理和分析数据。
数据类型多样是指大数据集合包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指按照固定格式和模式组织的数据，例如关系型数据库中的表格数据。
半结构化数据是指有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据，例如XML文件、JSON数据等。
非结构化数据是指没有固定格式和模式的数据，例如文本、图象、音频和视频等。
大数据处理需要能够处理这些不同类型的数据。
大数据的价值在于对这些数据进行深入的分析和挖掘，从中发现隐藏的模式、趋势和关联性，以支持决策和创新。
大数据分析可以匡助企业发现市场机会、提高运营效率、优化产品设计、改善用户体验等。
例如，通过分析用户的购物记录和偏好，电商公司可以向用户提供个性化的推荐和优惠，提高销售额和客户满意度。
通过分析交通流量和道路状况，城市交通管理部门可以优化交通信号控制，减少交通拥堵和排放。
大数据的处理和分析需要借助于大数据技术和工具。
常用的大数据技术包括分布式存储系统（如Hadoop和Spark）、分布式计算框架（如MapReduce和Spark）、数据挖掘和机器学习算法、实时流处理系统（如Kafka和Storm）等。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，这些数据集合的大小超出了传统数据库和软件工具的处理能力。
大数据的概念已经成为当今信息时代的热点话题，它对各行各业的发展和决策起到了重要的推动作用。
本文将详细介绍大数据的概念、特征、应用以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的概念大数据是指由于数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快等特点而无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理的数据集合。
大数据的概念最早由美国科技咨询公司Gartner于2022年提出，其定义为“大数据是指高速生成、传播和共享的信息资源，对现有数据处理能力进行挑战，无法使用传统数据库技术进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
二、大数据的特征1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量巨大，这些数据来自各种各样的来源，包括传感器、社交媒体、挪移设备等。
根据国际数据公司IDC的统计，每两年数据量翻一番，估计到2022年全球数据量将达到44ZB（1ZB=10的21次方字节）。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
这些数据类型多样，格式各异，传统的数据处理工具无法有效地处理和分析这些非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，数据的实时性要求越来越高。
例如，社交媒体上的实时推文、实时交易数据等都需要实时处理和分析，以便及时做出决策和调整。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，价值密度相对较低。
因此，提取和挖掘有价值的信息成为大数据处理的重要任务之一。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，例如，通过对大量的交易数据进行分析，可以实现风险控制、欺诈检测、精准营销等。
2. 零售行业：大数据可以匡助零售商了解消费者的购物习惯和偏好，从而进行个性化推荐、精准营销和库存管理。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源调配等。
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37>技术应用Tec hnology Applic at ion 文：涂兰敬多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。
用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。
随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变“数”为宝，从海量数据中挖掘有价值的信息。
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。
然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。
大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来时，对于用户IT 系统的冲击又会是另外一种处理方式。
很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。
有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。
这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。
为此，编者向一些业内专家详细了解了有关方面的问题。
有人将多TB 数据集也称作“大数据”。
据市场研究公司IDC 统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB （1ZB=10亿TB ）。
然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。
EMC 曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB （千兆兆）以上的数据，这个数字到2020年将增长到10万。
一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB （1艾字节=10亿GB ）或者更多的数据。
对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。
其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据。
另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。
IDC 认为，这三大因素的结合便催生了大数据。
同时，IDC 还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM 所描述的三个“V ”判据中的两个：多样性(variety)、体量(volume)和速度(velocity)。
多样性是指数据应包含结构化的和非结构化的数据。
体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。
而速度则是指数据处理的速度必须很快。
“大数据”并非总是说有数百个TB 才算得上。
根据实际使用情况，有时候数百个GB 的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。
Garter 表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT 领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。
量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其他传统数据类型和新的数据类型引发的。
过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。
种类：IT 领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰，现在有更多类型的信息需要分析，主要来自社交媒体和移动（情景感知）。
种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其他更多种类。
速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。
速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。
虽然大数据是一个重大问题，Gartner 分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。
如何定义“大数据”尽管“Big Data ”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。
定义一：大数据=海量数据+复杂类型的数据Informatica 中国区首席产品顾问但彬认为：“大数据”包含了“海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，“大数据”是“海量数据”+复杂类型的数据。
但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
大数据由三项主要技术趋势汇聚组成：海量交易数据：在从ERP 应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半专家观点：“大数据”与“海量数据”的区别喻辉（阿克苏地区气象局，新疆阿克苏843000）1引言气象信息传输网络肩负着提供天气、气候、生态与农业、雷电、综合观测、预报服务等多种关系民生数据的重要任务。
为了保障气象数据的不间断传输，经过调研和调试，阿克苏气象局利用MSTP 平台完成了区、地、县三级网络系统的建设，大幅度提高了信息与技术保障体系对气象信息监测预警服务的支撑能力，2MSTP 平台简介2.1MSTP 平台的定义MSTP(Multi-service Transport Platform)多业务传输平台。
是以SDH 技术为基础，将SDH 、以太网、ATM 、POS 等多种技术汇聚，并进行有效适配，构成综合接入和传送的多业务平台，实现对数据传输的智能支持。
2.2MSTP 平台的原理MSTP 的实现基础是充分利用SDH 技术对传输业务数据流提供保护恢复能力和较小的延时性能，并针对网络业务支撑层加以改造，将传送节点与各种业务节点融合在一起，完成传送网和业务网一体化，为用户提供具有灵活调整带宽和以太网接入功能，接入速率在2Mbps 到1000Mbps 之间的数据专线等多种业务。
2.3MSTP 平台的功能特点(1)端到端带宽保证，传送可靠，业务安全性高；(2)带宽灵活配置：可根据需求增加或减少带宽，而不需频繁更换用户端设备，网络调整更方便；(3)支持VLAN 划分功能对数据进行分离，提供以太网接入，不需购买ATM 或POS 板卡，不需占用更多的槽位，成本低，接入方便；(4)支持网络边缘节点到中心节点的汇聚调度，支持多业务承载利用MSTP 平台打造气象信息传输专线网络摘要：MSTP 多业务传输平台兼容性好、传送效率高、业务处理灵活，是城域网建设的主流技术，用MSTP 平台打造气象传输网络，可以提高气象数据传输的时效及可靠性。
关键词：MSTP ；气象信息传输网络；路由器配置YU Hui(Akesu Meteorological Bureau ，Akesu 843000，China)Abstract ：MSTP （Multi-service Transport Platform ）compatibility well ，the transmission efficiency high ，the handling of traffic are flexible ，is the metropolitan area network construction mainstream tech-nology ，with the MSTP platform making meteorology transmission network ，may enhance the meteoro-logical data transmission the effectiveness and the reliability 。
Keywords ：MSTP ；Meteorology intelligence transmission network ；Router disposition38>技术应用Tec hnology Applic at ion结构化信息仍在继续增长。
随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。
海量交互数据：这一新生力量由源于Facebook 、Twitter 、LinkedIn 及其他来源的社交媒体数据构成。
它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer ）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。
海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop 。
对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从Hadoop 中存取数据。
定义二：大数据包括A 、B 、C 三个要素如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。
大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。
那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。
基于从客户那里了解的工作负载要求，NetApp 所理解的大数据包括A 、B 、C 三个要素：分析（Analytic ）、带宽（Bandwidth ）和内容（Content）。
1.大分析（Big Analytics ）帮助获得洞见，指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。
2.高带宽（Big Bandwidth ）帮助走得更快，指的是处理极端高速的关键数据的要求。
它支持快速有效地消化和处理大型数据集。
3.大内容（Big Content ）不丢失任何信息，指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。
它支持可管理的信息内容存储库，而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。
大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为IT 支持引入了新的基础架构。
大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。
借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。
(中关村在线)。