大数据时代-120631
大数据时代——大数据来了
大数据时代——大数据来了在当今这个数字化的世界中，“大数据”这个词已经成为了我们耳熟能详的热门词汇。
它如同一场无声的革命，悄然改变着我们的生活、工作以及整个社会的运行方式。
那么，到底什么是大数据？它又是如何影响着我们的方方面面呢？大数据，简单来说，就是海量的数据集合。
但这可不是一般意义上的大量数据，而是规模极其庞大、复杂多样、增长迅速的数据。
这些数据来源广泛，可能来自于互联网上的每一次搜索、每一笔在线交易、每一条社交媒体的动态，也可能来自于传感器收集的各种物理世界的信息，比如交通流量、气象变化等等。
想象一下，你在网上购物时浏览的每一件商品、加入购物车的每一个动作，甚至在页面上停留的时间，都会被记录下来成为数据的一部分。
再比如，你使用手机导航时，你的位置信息、行驶路线也都被收集和分析。
这些看似零散、无关紧要的数据，当汇聚到一起时，就形成了具有巨大价值的大数据。
大数据的价值首先体现在商业领域。
企业可以通过对大数据的分析，更精准地了解消费者的需求和行为习惯，从而制定更有效的营销策略。
比如说，一家电商平台通过分析用户的购买历史和浏览行为，能够向用户推荐更符合他们兴趣和需求的商品，提高销售转化率。
一家餐饮企业可以通过分析顾客的点餐数据，了解哪些菜品受欢迎，哪些不受欢迎，从而优化菜单，提高顾客满意度。
大数据也在改变着金融行业。
银行和金融机构可以利用大数据来评估客户的信用风险，更准确地做出信贷决策。
通过分析客户的消费模式、收入水平、债务情况等多方面的数据，能够更好地判断客户的还款能力和信用状况，降低不良贷款的风险。
在医疗领域，大数据更是发挥着重要的作用。
医疗机构可以收集和分析大量的患者病历、诊断结果、治疗方案等数据，来发现疾病的模式和趋势，从而改进治疗方法，提高医疗质量。
同时，通过对基因数据的分析，还可以为个性化医疗提供依据，实现更精准的疾病诊断和治疗。
除了商业和专业领域，大数据也对我们的日常生活产生了深远的影响。
大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的
大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《 ... 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 ... 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ... ，所有领域都将开始这种进程。
”扩展资料大数据影响现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
大数据（Big data）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。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
大数据时代简介
大数据时代简介在当今的社会，我们正身处一个被称为“大数据时代”的特殊时期。
这个时代，数据不再仅仅是数字和信息的简单集合，而是成为了一种具有巨大价值的资源，如同石油在工业时代的地位一般重要。
那么，什么是大数据呢？简单来说，大数据就是指规模极其庞大、复杂多样的数据集合，这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对。
大数据的“大”，不仅仅体现在数量上，还体现在数据的种类繁多和产生速度之快上。
想象一下，我们每天在互联网上的活动，从浏览网页、购物、社交媒体交流，到使用各种应用程序，每一个动作都会产生数据。
这些数据包括文字、图片、视频、音频等等，来源极其广泛。
而且，这些数据还在以惊人的速度不断增长和积累。
大数据的价值在于它能够为我们提供前所未有的洞察力和决策支持。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
比如，电商平台可以根据用户的浏览和购买历史，为其推荐更符合个性化需求的商品；金融机构可以通过分析大量的交易数据，评估风险，预防欺诈行为。
对于政府来说，大数据也发挥着重要的作用。
它可以帮助政府更好地制定政策，优化公共服务。
例如，通过分析交通流量数据，改善城市的交通规划；分析医疗数据，合理分配医疗资源，提高医疗服务的质量和效率。
在科学研究领域，大数据更是带来了革命性的变化。
天文学家可以通过分析海量的天文观测数据，发现新的天体和现象；生物学家可以利用基因数据，深入研究疾病的发病机制，推动医学的发展。
然而，大数据时代也带来了一些挑战。
首先是数据的安全和隐私问题。
由于大量的个人信息被收集和存储，如果这些数据泄露，将会给个人带来极大的损失。
因此，如何保障数据的安全和隐私成为了一个重要的课题。
其次是数据的质量和可信度。
在庞大的数据中，可能存在错误、重复或者不完整的数据，如果不进行有效的筛选和处理，就会影响分析结果的准确性。
另外，大数据技术的应用也可能导致一些不公平的现象。
大数据时代的发展历程
大数据时代的发展历程
随着21世纪科技的迅速发展，互联网已经成为人类生活的根本，并且各行各业的发展离不开它。
这就带来了一种名为“大数据”的新技术，并配合了诸如云计算、移动计算等技术，以替代旧有的数据处理方法，以及更加宽广的数据采集方式。
大数据的发展早在1999年左右就开始出现，当时它主要用来存储大量的原始数据，以便进行大规模分析。
2004年以后，随着第三方服务商的涌现，数据采集的范围和深度迅速扩大，从而使大数据技术的发展更加迅速。
2024年以后，随着社交媒体的普及，企业和政府对大数据技术的应用越来越多。
企业利用大数据技术可以更好的了解市场情况，更清晰的分析消费者的喜好，以及对潜在客户进行人口统计分析。
政府利用大数据技术来进行基础设施建设，社会治理，提高公共安全，实施政策等。
2024年以后，大数据发展进入快车道，各种大数据分析技术得到了迅速发展，其中最受欢迎的有商业智能技术，机器学习技术，自然语言处理技术，语音识别技术等等。
企业和政府可以利用这些技术来改善企业管理水平，提高营销效果，提升公共服务水平，改善社会治理。
2024年以后，大数据的发展又迈入了新阶段。
大数据时代简介
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
大数据时代简单介绍
大数据时代简单介绍随着互联网的迅猛发展，大数据时代已经正式到来。
在过去，人们对于数据的处理和利用往往局限于小规模，但现在我们正处于一个数据爆炸的时代，海量的数据被不断地产生和积累。
大数据时代的到来，不仅给各行各业带来了巨大的挑战，也提供了许多前所未有的机遇。
什么是大数据？大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。
它不仅仅是指数据量的增加，更强调数据的价值和利用。
大数据通过收集、存储、分析和挖掘，可以揭示出隐藏在其中的信息和规律，为决策提供重要的支持。
大数据时代的到来，给社会各个领域带来了巨大的变革。
在商业领域，大数据的应用已经成为企业获取竞争优势的关键。
通过对客户数据的分析，企业可以更加准确地预测市场需求，调整产品定位和销售策略。
同时，大数据还可以帮助企业发现潜在的问题和机会，提升管理和运营效率。
在金融领域，大数据的分析可以帮助银行发现欺诈行为、预测风险和构建个性化的投资组合。
在医疗领域，大数据的应用可以帮助医生进行精确的诊断和治疗。
在城市规划中，大数据可以提供实时的交通流量信息，优化交通路线和减少拥堵。
可以说，大数据已经渗透到了我们生活的方方面面。
然而，要实现大数据的应用并不是一件容易的事情。
首先，大数据的处理需要强大的计算和存储能力。
目前，云计算和分布式存储等技术的发展已经为大数据的处理提供了强有力的支持。
其次，大数据的分析需要深入的业务理解和专业的数据科学家。
只有深入了解业务需求，并能够对数据进行准确的分析，才能够从数据中得到有价值的信息。
最后，大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护的挑战。
在数据收集和处理过程中，必须要保证数据的安全性和隐私性，避免泄露和滥用。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源，而数据科学家则成为了炙手可热的职业。
数据科学家通过对数据的处理和分析，可以帮助企业发现商机、提升效率和创造创新。
因此，对于有志于从事数据科学行业的人来说，需要具备扎实的数学、统计和计算机技术基础，并具备良好的沟通和分析能力。
大数据时代
大数据时代在当今时代，大数据已经成为一个无处不在的词汇，它代表着海量、多样化、快速变化的数据集合，这些数据集合来自于互联网、社交媒体、移动设备、传感器以及各种在线交易。
大数据不仅仅是数据量的增加，它还代表了一种全新的信息处理方式，这种处理方式能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
首先，大数据时代的到来，使得数据的收集和存储变得更加容易和廉价。
随着技术的进步，我们能够以前所未有的速度和规模收集数据。
云计算和分布式存储技术的发展，使得存储和处理这些数据变得更加高效。
这些技术的进步，为大数据分析提供了强大的基础设施支持。
其次，大数据分析工具和算法的发展，使得我们能够从数据中提取出有价值的信息。
机器学习和人工智能技术的应用，使得数据分析变得更加智能和自动化。
这些工具和算法能够帮助我们识别模式、预测趋势、优化决策，甚至发现以前未曾注意到的关联。
然而，大数据时代也带来了新的挑战。
数据的隐私和安全问题成为了人们关注的焦点。
随着越来越多的个人信息被收集和分析，如何保护这些数据不被滥用，成为了一个亟待解决的问题。
此外，数据的准确性和完整性也是大数据分析中不可忽视的问题。
错误的数据输入可能会导致错误的分析结果，从而影响决策的正确性。
在商业领域，大数据的应用已经开始改变企业的运作方式。
通过分析消费者行为数据，企业能够更好地理解市场需求，优化产品和服务。
在金融行业，大数据分析帮助银行和保险公司评估风险，提高决策的准确性。
在医疗领域，大数据的应用有助于疾病的早期诊断和治疗，提高医疗服务的效率。
教育领域也受到了大数据的影响。
通过分析学生的学习数据，教育机构能够提供更加个性化的教育服务，提高教学质量。
同时，大数据也能够帮助教育机构更好地评估和改进教学方法。
总之，大数据时代为我们提供了前所未有的机遇，但同时也带来了新的挑战。
我们需要不断地探索和创新，以充分利用大数据的潜力，同时解决伴随而来的问题。
只有这样，我们才能在大数据时代中取得成功。
2024年大数据时代(含多场合)
大数据时代(含多场合)大数据时代：挑战与机遇随着信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种新兴的数据处理方式，正逐渐成为社会各界关注的焦点。
大数据时代既带来了巨大的挑战，也为我们提供了前所未有的机遇。
本文将从大数据的定义、特征、挑战和机遇四个方面进行阐述。
一、大数据的定义与特征1.定义大数据，顾名思义，是指数据量巨大、处理速度快、类型多样的信息资产。
它涉及到数据的采集、存储、分析、传输和应用等多个环节，旨在从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。
2.特征（1）数据量大：大数据的数据量通常达到PB（Petate）级别，甚至EB（Exate）级别。
（2）处理速度快：大数据的处理速度要求实时或近实时，以满足快速响应的需求。
（3）类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（4）价值密度低：大数据中蕴含的价值信息往往只占很小的一部分，需要进行有效的挖掘和分析。
二、大数据时代的挑战1.数据安全与隐私保护在大数据时代，数据安全与隐私保护成为亟待解决的问题。
数据泄露、滥用等现象时有发生，给个人和企业带来严重的损失。
因此，如何在保障数据安全的前提下，合理利用大数据成为一大挑战。
2.数据孤岛数据孤岛是指不同部门、企业和行业之间的数据难以互通，导致数据资源无法充分利用。
打破数据孤岛，实现数据共享，是大数据时代面临的另一挑战。
3.数据质量数据质量是影响大数据分析结果的关键因素。
在大数据时代，如何确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据质量，成为一大挑战。
4.人才短缺大数据技术的发展和应用需要大量专业人才。
然而，目前我国大数据人才短缺，人才培养成为制约大数据发展的瓶颈。
三、大数据时代的机遇1.政策支持我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，为大数据发展创造了良好的政策环境。
2.创新驱动3.智慧城市建设大数据技术在智慧城市建设中发挥着重要作用。
通过对城市基础设施、生态环境、交通、医疗等领域的海量数据进行分析，为城市管理和服务提供智能化支持。
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支付宝这样的交易和账务数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过秒 级的不一致
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分布式存储系统 查询速度快、存放数据量大、支持高并发 不能进行复杂的条件查询 辅以实时搜索引擎进行复杂条件检索、全文检索，可替代并发性能较低的关 系型数据库，节省几十倍服务器数量
B+ Tree Hash算法
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安全在于心细，事故出在麻痹。20.10. 1620.1 0.1619: 24:2119 :24:21 October 16, 2020
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2 020年1 0月16 日星期 五下午7 时24分 21秒19 :24:212 0.10.16
用GFS来存储日志和数据文件 按SSTable文件格式存储数据 用Chubby管理元数据
参考文献： 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》
——Google论文
Big Table
Big Table集群
一个供客户端使用的库 一个主服务器（master server） 许多片服务器（tablet server）
Big Table
为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千 台服务器。
数据模型
支撑技术
Key-Value映射：
(row:string, column:string, time:int64)→string
Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet）， 片是负载均衡的单元。
各大IT 企业纷纷推出自身的大数据分析产品，包 括Google、IBM、EMC、Oracle、微软、惠普、 SAP、Teradata ，这些企业几乎囊括了目前全 球最顶尖的搜索服务、数据库、服务器、存储设 备、企业解决方案的主要提供商，足以显示大数 据在产业界的汹汹来势
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
什么是Big Data
大数据是指无法在一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
1. Volume
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代，IDC预计 到2020 年，全球将总共拥有35ZB 的数据量
2. Variety
结构化数据、半结构化数据和非结构化 数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式，订单、 日志、音频，能力提出了更高的要求
传统基于盘阵的存储设备，造价 昂贵，且市场垄断严重，建设成本 居高不下，扩容成本尤其高 许可和维护花费高昂
大数据存储的 核心需求
不保证遵循ACID原则，提高 并发读写性能
高并发读写
高效率存储 和访问
Schema-Free存储适应不同数 据类型 舍弃SQL标准功能，尽量简化 数据操作，提升效率 MapReduce实现高效访问
3. value
沙里淘金，价值密度低
以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监 控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何 通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提 纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题
4. Velocity
实时获取需要的信息
大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB 时代，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就 是企业的生命
•NoSQL运动两个核心理论基础：
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存
储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。
•Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单，
它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
RDBMS VS. NoSQL
保证一致性的开销过大，难以实 现高并发 存储性能受限于控制器，性能难 以保证
关系型表单存储难以适应不同数 据类型 上亿行数据的超级达标效率极低
无法简单的通过添加服务节点来 扩展数据容量和负载能力，难以进 行横向扩展 数据库升级需要停机维护和数据 迁移，导致服务中断
周俊凌
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心； 新浪推出企业微博产品，提供精准的数据分析服务。
商业价值——淘宝
马云的判断来自于数据分析
双“十一”背后的技术讨论
Ocean Base
系统逻辑架构
性能对比
系统物理架构
商业价值
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目ity
CAP
C 理论 P
Consistency
Partition Tolerance
分布式计算是一门计算机科学，它研 究如何把一个需要非常巨大的计算能 力才能解决的问题分成许多小的部分， 然后把这些部分分配给许多计算机进 行处理，最后把这些计算结果综合起 来得到最终的结果。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析
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树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20. 10.1620 .10.16F riday, October 16, 2020
大数据时代
Is coming……
Big Data时代到来
在web 2.0的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16
高可扩展性 和高可用性
低成本建设 运维
支持水平扩展，可简单的通过 添加服务节点来扩展数据容量和 负载能力 数据库升级不影响服务持续
基于X86设备，价格低廉 开源系统，节省许可费用
NoSQL
NoSQL是Not Only SQL的缩写，而不是Not SQL，它不一定遵循传统数据库的一 些基本要求，比如说遵循SQL标准、ACID属性、表结构等等。相比传统数据库， 叫它分布式数据管理系统更贴切，数据存储被简化更灵活，重点被放在了分布式数 据管理上。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、 并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或 者说是这些计算机科学概念的商业实现。
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
Big Data名词由来
1
并购进行技术整合
2
自身提高研发实力
相较于“大数据”一词在 2011 年才开始蹿红 不同，在计算机研究领域和产业界，“大数据” 早已众人皆知，各大IT 巨头纷纷布局大数据业 务，通过收购大数据相关厂商来实现技术整合， 以图抢占全新的制高点
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10. 1620.1 0.1619: 2419:24 :2119:2 4:21Oct-20
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牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。202 0年10 月16日 星期五7 时24分 21秒Fr iday, October 16, 2020
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相信相信得力量。20.10.162020年10月 16日星 期五7 时24分2 1秒20. 10.16
大数据技术将被设计用于 在成本可承受 （economically）的条件 下，通过非常快速 （velocity）的采集、发现 和分析，从大量化 （volumes）、多类别 （variety）的数据中提取 价值（value），将是IT 领 域新一代的技术与架构
云计算与大数据
蓝蓝的天上白云飘 白云下面数据跑
一个分布式系统不可能满足一致性、可用性和分区容错性这 三个需求，最多只能同时满足两个
——Eric Brewer
CAP博弈
分区容错性是不能牺牲的
Amazon Dynamo是一个经典的分布式Key-Value 存储系统，具备去 中心化，高可用性，高扩展性的特点，但是为了达到这个目标在很多 场景中牺牲了一致性。
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增