数据库系统概论新技术篇 大数据特征
大数据技术特点
大数据技术特点大数据技术特点：1.数据量大：大数据技术的最明显特点就是处理的数据量非常庞大，远远超过了传统数据库处理能力。
它可以处理PB级甚至EB级的数据量，能够应对海量数据的存储、处理和分析需求。
2.数据类型多样：大数据技术能够处理各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML和JSON格式的数据）、非结构化数据（如文本、音频、视频等）等。
这种多样性使得大数据技术可以应对来自各个领域和行业的不同数据类型。
3.处理速度快：大数据技术采用分布式计算和并行处理的方式，能够实现高速的数据处理。
它可以同时处理多个任务，将大数据分成多个小数据进行并行处理，从而大大提高了数据处理的速度。
4.数据价值高：大数据技术具有挖掘数据价值的能力。
通过对大数据的存储、处理和分析，可以发现数据中潜在的规律和关联，帮助企业做出更准确的决策，发现新的商业机会，提高竞争力。
5.弹性扩展性强：大数据技术采用分布式架构，可以通过增加计算节点和存储节点来扩展系统的处理能力和容量。
这种弹性的扩展性使得大数据技术可以适应各种规模的数据需求，随着数据量的增长而扩展，保证系统的稳定性和可靠性。
6.数据安全性：大数据技术对数据的安全性有着严格的要求。
它能够对数据进行身份验证、访问控制和加密等操作，保证数据的安全性和隐私性。
7.实时性要求高：随着移动互联网和物联网的发展，大数据技术对数据的实时性要求越来越高。
它需要能够及时地处理和分析大量的实时数据，以便快速做出决策和响应。
8.数据可靠性：大数据技术对数据的可靠性有较高要求。
它通过数据备份、冗余和容错机制，确保数据在处理过程中不会丢失或被破坏，保证数据的完整性和一致性。
9.数据可视化：大数据技术不仅可以处理和分析大量的数据，还能够将数据以可视化的方式展示出来，以便用户更直观地理解和利用数据。
10.协同性和共享性强：大数据技术能够实现多人协同工作和数据共享。
不同的人可以在同一个大数据平台上进行数据处理和分析，共享数据和分析结果，提高工作效率和数据价值。
大数据概述-大数据概念-大数据的特点
5 大数据的特点
• 从应用角度看，大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的 行为。正由于与具体应用紧密联系，甚至是一对一的联系，才使得“应用”成为大数据不 可或缺的内涵之一。
6 1. 数据量大
7 1. 数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一 倍（大数据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
8 2. 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在数据库中 – 90%的非结构化数据，它们与人类信息 密切相关
9 2. 数据类型繁多
非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – “长微博”
Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频
Web 2.0数据 –查询日志/点击流 –Twitter/ Blog / SNS –Wiki
10 2. 数据类型繁多
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
11 3. 处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
4 大数据的特点
• 从技术角度看，大数据技术是从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术及 其集成。“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别，就在于 “大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为，从大数据 对象中快速挖掘更多有价值的信息，使大数据“活起来”，就需要综合运用灵活的、多学 科的方法，包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等，而这就需要拥有对各类技术、各类 软硬件的集成应用能力。可见，大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的 重要工具。
大数据技术特点
大数据技术特点
近些年，随着信息技术的发展，大数据技术越来越受到更多人群的重视。
大数据技术
具备多种特点，这些特点为用户提供了数据可视化、数据收集、数据处理、以及数据呈现
等便利。
首先，大数据技术的处理能力强，能够应对海量数据。
它能够收集、存储大量的数据，同时能够产生更多的有效数据。
大数据技术还具有从海量数据中挖掘出结构信息的能力，
从而能够及时发现客户行为及状况的变化。
其次，大数据技术具有高效的数据处理能力，它可以以可靠、及时、准确和可信度高
的方式，处理海量、复杂的数据。
大数据技术同时还具有高效的分布式处理能力，它可以
借助网络技术实现多种环境下的数据处理。
再次，大数据技术具有安全性高的特点，它能够有效地提升数据安全性。
大数据技术
可以对数据进行安全的管理，能够有效的防止对数据的滥用或攻击。
它还能够有效的防止
信息外泄，使得企业内部信息在一个安全的环境之中传播和处理。
最后，大数据技术具有成本低廉的特点，它能够极大地降低企业在数据管理和安全方
面的成本。
因为它不仅可以解决企业存储和安全问题，还可以帮助企业有效的解决一些业
务的数据统计和分析问题，为企业降低了不少的运营成本。
总之，大数据技术具有处理能力强、高效处理、安全性和成本低廉等特点，使其在企
业的管理中变得更加重要。
通过这些特点，大数据技术随着自身的不断发展，将为企业提
供更好的数据管理和处理服务，实现更精准的业务统计和分析。
大数据技术特点范文
大数据技术特点范文1.海量数据处理能力：大数据技术能够处理海量的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
传统的数据库系统通常只能处理几十TB的数据量，而大数据技术往往能够处理PB甚至EB级别的数据。
2.数据处理速度快：大数据技术能够实现高吞吐量、低延迟的数据处理。
通过分布式计算和并行处理，大数据技术能够将数据处理任务分解成多个子任务，并行处理，从而大大提高数据处理速度。
3.数据多样性处理能力：大数据技术能够处理不同类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
结构化数据是指具有明确定义的数据，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没有固定格式的数据，如XML、JSON等；非结构化数据是指没有明确结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。
大数据技术能够处理各种类型的数据，并能够根据不同类型的数据进行相应的处理。
4.数据价值发掘能力：大数据技术能够通过数据分析和挖掘，发现数据中隐藏的模式、趋势和规律，从而产生有价值的洞察和决策支持。
通过大数据技术，可以实现数据驱动的决策和创新，为企业提供更好的业务洞察和市场竞争力。
5.系统可扩展性：大数据技术具有良好的可扩展性，能够根据业务需求进行横向、纵向扩展。
横向扩展是指通过增加更多的计算、存储节点来扩展系统的处理能力；纵向扩展是指通过增加单个节点的计算、存储资源来提升系统的性能。
大数据技术能够根据实际需求进行相应的扩展，以满足不断增长的数据和计算需求。
6.异常容错能力：大数据技术能够处理节点故障和数据丢失等异常情况，保证系统的可靠性和稳定性。
通过分布式计算和数据备份机制，大数据技术能够在节点故障时自动切换到其他节点，并能够通过数据备份和容错机制确保数据不丢失。
7.实时数据处理能力：大数据技术能够实时处理数据，并能够在实时数据流中提取有价值的信息。
实时数据处理是指在数据到达时立即进行处理，得到实时的结果。
大数据技术通过流式处理和实时计算技术，能够实时处理数据流，并能够通过实时分析和预测来做出及时决策。
大数据概念和特征
大数据概念和特征大数据已经成为当今科技领域中的一个热门话题。
随着互联网的迅速发展和信息技术的进步，大量的数据被不断地产生和积累，这些数据随着其规模的增加和复杂性的提高，逐渐形成了大数据。
本文将探讨大数据的概念和其特征。
一、大数据的概念所谓大数据，指的是数据量级巨大，速度极快，种类繁多和质量复杂等特征的数据集合。
大数据的规模往往无法通过传统的数据处理工具和方法来处理和分析，因此需要借助先进的技术和算法来进行处理和分析。
大数据的概念主要包括以下几个方面：1. 数据量级巨大：大数据的数量通常以TB、PB甚至EB为单位进行描述，远远超过个人计算机或者传统数据库所能处理和存储的范围。
2. 速度极快：大数据的生成速度非常快速，要求能够实时或者准实时地对数据进行处理和分析，以便及时获取有用的信息。
3. 种类繁多：大数据来自于各种各样的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等各种形式的数据。
4. 质量复杂：大数据的质量通常较差，存在着噪声、异常值和缺失值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
二、大数据的特征大数据具有以下几个显著的特征：1. 高维度：大数据往往包含大量的变量和维度，由于数据量巨大，数据维度的增加会使得数据的复杂性大大增加，研究如何高效地处理和分析高维度数据是一个重要的挑战。
2. 多样性：大数据通常包含多种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据以及传感器数据、社交网络数据等半结构化数据，这些数据之间存在着复杂的关联性和互动性。
3. 实时性：大数据分析的需求往往是实时或者准实时的，要求能够尽快地对数据进行处理和分析，以便及时获得有用的信息。
例如，金融领域对于交易数据的实时分析可以提供快速的风险预警和决策支持。
4. 价值密度低：大数据中大部分的数据都是冗余和垃圾数据，仅有很小一部分的数据包含有用的信息，在大数据分析中，需要进行数据清洗和挖掘，发现其中隐藏的有价值的信息。
总结起来，大数据的特征可以归纳为"4V"，即Volume（数据量大）、Velocity（数据速度快）、Variety（数据种类多）和Value（价值密度低）。
大数据的主要特征有哪些
大数据的主要特征有哪些在现代社会中，大数据已经成为了一种重要的资源和工具，给各行各业带来了巨大的变革和机遇。
大数据的主要特征不仅包括数据的规模庞大，还涵盖了数据的多样性、速度快、价值密度低等方面。
下面将分别阐述大数据的主要特征。
1. 规模庞大：大数据的最显著特征是其数据量庞大。
传统的数据处理工具在面对大规模数据时往往无法胜任，而大数据技术能够处理海量数据，包括亿万级甚至更多的数据。
2. 多样性：大数据不仅涉及结构化数据，如数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等各种形式的数据。
这些数据的多样性使得数据分析和挖掘更具挑战性。
3. 速度快：与传统数据相比，大数据的数据产生速度更快。
随着物联网的发展，各种传感器、设备和应用不断产生着大量的实时数据，需要实时对这些数据进行分析和处理。
4. 价值密度低：大数据中绝大部分是无效或冗余的数据，这使得从中提取有价值的信息变得困难。
大数据的特征之一就是其价值密度低，需要通过对大量数据的筛选和分析，才能发现其中的有价值的信息。
5. 数据质量不确定：大数据的数据质量一般没有经过严格的筛选和整理，存在着数据不准确、数据丢失、数据冗余等问题。
在处理大数据时，需要考虑这些数据质量问题，并采取相应的措施来提高数据的准确性和可靠性。
6. 数据来源广泛：大数据来自于各种不同的来源，包括社交媒体、传感器、互联网、移动设备等。
这些数据来源的广泛性使得大数据具有更广泛的应用领域和更多的创新可能性。
综上所述，大数据的主要特征包括规模庞大、多样性、速度快、价值密度低、数据质量不确定以及数据来源广泛等。
了解大数据的主要特征对于正确应用大数据技术和实现数据驱动决策具有重要意义。
随着大数据技术的进一步发展，相信大数据的特征将会更加丰富多样，给人们带来更多的机遇和挑战。
简述大数据的基本特征
简述大数据的基本特征大数据的特点是什么？大数据应用在哪些方向？大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。
大数据的主要应用方向：辅助决策、数据驱动服务、提升效率、实时决策反馈。
只有了解了大数据，利用好数据的辅助决策可以让我们生活变得更加美好！一、什么是大数据大数据（Big data）按照Gartner给出的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种数据集合，因为近些年来数据的爆发式增长，人们发现在数据获取、存储、管理和分析方面与传统方式有很大变化，另外随着云计算普及，分布式架构也在被人们所接受；从IT网络开始像DT网络过渡，原来物联网也开始接入互联网世界，手机、电视、汽车自动驾驶、智能家居等数据都接入数据网络，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值；大量的数据就是大数据吗？答案是否定的，大量数据必须经过结构化、数据清洗后形成可以直接进行数据挖掘和分析的有效数据才能形成大数据能力！数据质量好坏是数据智能成功的最关键因素之一！二、大数据有什么特点？根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）一、Volume（大量）大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。
“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。
比如社交电商平台每天的产生订单，各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频，每天发送的电子邮件，以及上传的图片、视频与音乐，等等，这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity（高速）随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。
大数据的概念特征及其应用
大数据的概念特征及其应用
概述
大数据是指海量多样的数据，其中包括文本、图像、视频、音频等，
它可以给出我们深刻的见解，通过对庞大的信息进行挖掘、分析和数据可
视化，以提供有价值的结论。
大数据是一个新兴的概念，拥有以下特点：
一、大数据的特征
1.海量：大数据涉及数据量较大，可达PB、EB甚至YB级别。
2.多样性：指数据的多样性，包括源头多样性、结构多样性、格式多
样性和内容多样性。
3.结构化与非结构化：大数据既指结构化数据（如数据库数据），也
指非结构化数据（如日志、图像、音乐等）。
4.实时性：大数据收集的信息需要实时可用，因此实时性对其至关重要。
5.可视性：数据的可视性是指大数据可以用图表、地图、报告等形式
展示出来，以便人们更好地理解和应用。
二、大数据的应用
1.企业管理：大数据可以帮助企业更好地管理生产过程，以降低成本，提高效率。
2.市场营销：大数据可以帮助企业发掘潜在用户，进一步完善市场营
销策略，提高营销率。
3.产品开发：大数据可以运用到产品开发中，可以快速收集消费者的反馈，从而有效改进产品和服务。
4.智能交通：大数据可以用来实现智能交通。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
概念世界模型
“实体” 关系
“关系” 关系 关系世界模型
An Introduction to Database System
变化快(Velocity)
❖ 数据快速增长。这是原来所没有或者说强调不够 的特征。
数据到达或者产生的速度太快，对系统处理造成巨大 的压力。
An Introduction to Database System
质量弱(Veracity)
❖ 大数据天然就带有噪音。由于进入系统的数据缺 乏控制，数据质量不高。
❖ 如何处理弱质的数据？从中获得有用的信息，是 大数据处理需要面对的挑战。
An Introduction to Database System
数据库系统概论新技术篇
大数据概述
杜小勇 中国人民大学信息学院
2017年6月 An Introduction to Database System
目录
❖1 大数据的数据特征
❖2 大数据的系统特征
应用
❖3 大数据的应用特征 系统
数据
An Introduction to Database System
1、大数据的数据特征
应用 系统 数据
An Introduction to Database System
关系数据库的定义
❖ 是大型、共享、持久、可靠数据的集合
持久
大型 共享
可靠
An Introduction to Database System
大数据的数据特征
多样化（Variety） 变化快（Velocity）
大数据
❖ 数据来源的多样性：同一个对象的数据来自不同 的数据源 ，数据需要集成；
An Introduction to Database System
电商平台
❖ 商品广告平台 ❖ 购物交易平台 ❖ 支付平台 ❖ 社交平台 ❖ 。。。。
An Introduction to Database System
比较：关系数据库
描述 一分钟超10亿的交易额 超过2012年双十一全天成交额 超过2013年双十一全天成交额 超越2014年双十一全天成交额 超越2015年双十一全天交易额 交易额翻了一番 无线交易额占比81.87%，覆盖235个国家和地区
• “现象级”应用：在某一个时期，对系统的压力 突然暴增，极易导致系统的崩溃。
例如，入库速度要求：100GB/S。
An Introduction to Database System
2016年“双十一”的天猫交易额
时间 0时0分52秒 0时14分16秒 1时 6时54分53秒 15时19分13秒 24时
交易额 超过10亿 超191亿 突破353亿 超571亿 912亿 超1207亿
问题数据的存在是常态
❖ 不完整数据（incomplete） ❖ 不正确数据（incorrectness） ❖ 不一致数据（inconsistency） ❖ 不精确数据（unprecision）
An Introduction to Database System
小结
关系数据库
❖ 大型 ❖ 共享 ❖ 持久 ❖ 可靠
大数据系统
• 海量 • 多类型 • 快速变化 • 弱质量
An Introduction to Database System
大容量（Volume） 质量弱（Veracity）
An Introduction to Database System
容量大（Volume）
❖ 观点：“大”是相对的，是和当时的计算机处理 能力相关的，超过了现有技术的能力。
❖ 但是，“大规模”又是大数据的基本要求。
80年代，百万条记录就是VERY LARGE DATA 00年代，TB级别就是DATA INTENSIVE 应用 10年代，100T以上，甚至PB级才能够算得上是大数据
An Introduction to Database System
新摩尔定理
❖ 从现在起，每18个月,新增的存储量等于有史以来存储量 之和!
———1998年图灵奖获得者Jim Gray
An Introduction to Database System
多样性(Variety)
❖ 数据种类的多样性：文字、语音、图片、视频等 ，不再是单一的“关系”数据了；