工作心得：揭穿大数据备份的误区
大数据时代心得体会（2篇）
大数据时代心得体会在大数据时代，信息的增长速度远远超过了人类的处理能力，这就引发了如何高效地获取、分析和利用大数据的问题。
通过对大数据的挖掘和分析，我们可以获得更深入的洞察力，为企业和决策者提供更准确的数据支持。
我认为，大数据时代给我们带来了无限的机遇和挑战，下面我将就此展开我对大数据时代的一些心得体会。
首先，大数据给了我们更多的机遇。
大数据时代，我们面临着海量的数据，这些数据蕴含着巨大的商业价值。
通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们可以发现潜在的商业机会，并进行精准市场营销。
比如，通过对用户的消费行为数据进行分析，可以精确地判断用户的购买偏好，并根据这些信息推送个性化的产品和服务。
另外，大数据可以帮助企业精确预测市场需求和趋势，为企业的战略决策提供重要参考。
其次，大数据让我们更加了解客户。
在大数据时代，客户数据的获取和分析变得更加容易和全面。
通过分析大数据，我们可以洞察客户的需求、习惯和行为模式，从而更好地服务客户和提升客户体验。
通过大数据分析，企业可以实现个性化推荐、定制化服务和精细化运营，从而提高客户满意度和忠诚度。
同时，通过大数据分析，企业还可以发现潜在的客户群体和消费趋势，从而更好地开拓市场。
再次，大数据也给我们带来了更多的挑战。
大数据时代，数据量巨大、多样性高，对数据的存储、处理和分析提出了更高的要求。
传统的数据处理工具和方法已经不适应大数据时代的需求，我们需要采用更先进的技术和算法来处理和分析大数据。
另外，随着大数据的发展，数据安全和隐私保护也成为了一个重要的问题。
在获取和使用大数据的过程中，我们需要保护用户的隐私权和数据安全，这对于企业和个人都是一个重要的责任。
最后，我认为在大数据时代，我们需要具备更多的技能和能力。
大数据的处理和分析需要专业的知识和技能，我们需要培养数据分析师、数据工程师等专业人才，提高他们的数据分析和处理能力。
同时，我们还需要具备跨学科的知识和能力，将大数据与其他领域的知识结合起来，发现更多的应用场景和商业机会。
数据库备份恢复的常见错误与解决方法
数据库备份恢复的常见错误与解决方法数据库备份和恢复是数据库管理中非常重要的一环。
数据库备份是为了应对各种突发情况和数据丢失的风险，而数据库恢复则是在出现数据丢失时进行修复和还原的过程。
然而，在数据库备份和恢复的过程中，经常会出现一些常见的错误，本文将介绍这些错误以及相应的解决方法。
一、备份错误及解决方法1. 备份速度过慢备份速度过慢可能导致备份任务无法按时完成，增加系统的负担。
造成备份速度过慢的原因有很多，比如磁盘输入输出限制、网络带宽限制等。
解决方法可以从以下几个方面入手：- 检查硬盘性能，确保硬盘的读写速度足够快；- 检查网络连接，确保网络带宽足够宽裕；- 合理调整备份任务的时间，避免与其他重要任务冲突。
2. 备份文件损坏备份文件损坏是一个非常常见的问题，可能导致备份的无效或无法恢复。
为了避免备份文件损坏，可以采取以下措施：- 定期检查备份文件的完整性，例如使用校验和算法对备份文件进行验证；- 将备份文件存储在可靠的存储介质上，如RAID阵列或云存储服务；- 建立备份文件的多个副本，确保备份文件的冗余性。
二、恢复错误及解决方法1. 数据丢失在数据库恢复过程中，可能会因为各种原因造成部分或者全部数据的丢失。
为了解决这个问题，可以采取以下措施：- 在数据库设计时考虑到故障恢复的需要，使用事务机制保证数据的一致性；- 定期进行数据备份，并且备份文件的存储要符合可靠性要求；- 在发现数据丢失时，尽快停止数据库操作，并使用备份文件进行数据的恢复。
2. 恢复速度过慢恢复速度过慢可能导致系统长时间不可用，影响正常业务的进行。
为了解决恢复速度过慢的问题，可以采取以下方法：- 检查恢复过程中的磁盘IO性能，确保磁盘读取速度足够快；- 优化数据库恢复过程中的操作，如使用并行恢复、分批恢复等策略；- 选择性恢复，只恢复必要的数据，减少恢复时间。
三、其他常见问题及解决方法1. 数据库版本兼容性问题在进行数据库备份和恢复时，数据库版本的不兼容可能导致备份文件无法正常恢复或出现异常情况。
大数据时代 心得体会
大数据时代心得体会大数据时代是信息技术与互联网的快速发展，使得信息量爆炸式增长的时代。
在这个时代，我们不再仅仅关注于数据的获取和处理，更加关注数据的挖掘和应用。
在我的学习和工作中，我深刻地体会到了大数据时代所带来的巨大变革和机遇。
首先，大数据时代对于我个人来说，意味着学习和不断更新知识的机会。
在以前，我们可能只需要掌握一些基本的数据处理和分析的软件工具，就可以完成大部分的工作。
但是在大数据时代，我们需要具备更加专业和高级的技能，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
这意味着我们需要不断地学习和提升自己，以适应这个时代的要求。
其次，大数据时代也给我们带来了巨大的商机。
大数据技术的发展，使得企业可以更加准确地了解市场和客户需求，并根据这些信息做出相应的决策。
这不仅可以提高企业的效益，还能够提升客户的满意度。
因此，越来越多的企业开始投资大数据技术，并建立相应的团队和部门，以适应市场的需求。
另外，大数据时代也带来了个人隐私和信息安全的重大挑战。
随着网络普及和人们对于信息的追求，个人数据被广泛采集和使用，个人隐私越来越容易被侵犯。
因此，保护个人隐私和信息安全成为了一个重要的议题。
在这个时代，我更加明白了个人信息保护和网络安全的重要性，我会更加谨慎地使用个人信息，并提高个人信息安全意识。
最后，大数据时代也反映出了人类社会的不断变革和进步。
在信息技术的推动下，我们可以更加快速和准确地获取和处理信息，进而改变和提升我们的生活和工作方式。
大数据时代促进了各行各业的创新和发展，使得人类社会变得更加高效和便利。
因此，我认为大数据时代是一个充满无限可能和机遇的时代。
总的来说，大数据时代给我带来了很多的感悟和体会。
它不仅使我对于学习和工作的要求有了更高的追求，也使我意识到了保护个人隐私和信息安全的重要性。
在这个时代，我将不断努力学习和提升自己的能力，积极应对挑战和机遇。
我相信，在大数据时代，只要我们能够紧跟时代的步伐，不断更新自己的知识和技能，就一定能够在这个竞争激烈的社会中取得成功。
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构1. 大数据便是“很多数据”大数据从其核心来说，它描写了结构化或非结构化数据若何联合交际媒体分析，物联网的数据和别的内部起源，来报告一个”更大的故事”。
该故事可以或许是一个构造经营的微观描写，或许是无奈用传统的分析办法捕捉的大局观。
从谍报网络的角度来看，其所触及的数据的巨细是微不足道的。
2. 大数据必需非常干净在贸易分析的天下里，没有“太快”之类的器械。
相同，在IT天下里，没有“进垃圾出金子”如许的器械，你的数据有多干净？一种办法是运转你的分析利用程序，它可以或许辨认数据集中的缺点。
一旦这些缺点获得办理，再次运转分析以凸起“清理过的”地域。
3. 一切人类分析职员会被机械算法代替数据迷信家的倡议其实不老是被火线的营业经理们履行。
行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，这些倡议每每比迷信名目更难实行。
但是，过火依附机械进修算法也异样具备挑战性。
Sengupta说，机械算法奉告你该怎样做，但它们没有说明你为甚么要这么做。
这使得很难将数据分析与公司战略规划的别的部分联合起来。
4. 数据湖是必不可少的据丰田研讨所数据迷信家Jim Adler说，对付巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大批结构化和非结构化数据，基本就不存在。
企业机构不会不加区分地将一切数据存放到一个同享池中。
Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于自力的部分数据库中，勉励”专一的专业知识”。
这是完成合规和别的管理请求所需的透明度和问责制的独一道路。
5. 算法是十拿九稳的先觉不久前，google流感趋向名目被鼎力大举炒作，宣称比美国疾病控制中间和别的康健信息服务机构更快、更精确地猜测流感疫情的发生地。
正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所写的那样，人们觉得与流感无关词语的搜刮会精确地猜测疫情行将迸发的地域。
大数据时代心得体会总结
大数据时代心得体会总结随着科技的快速发展，我们进入了大数据时代。
大数据是指数据量非常庞大的数据集，这些数据的类型与数量非常多，可以包含多种类型的数据，例如文本、图片、音频、视频等。
在这个时代，大数据不仅影响着我们的生活方式，而且也对我们的工作、学习和社交等多个方面产生了深远的影响。
在这篇文章中，我想分享一下我对大数据时代的心得体会总结。
首先，我要说的是大数据让我的生活更加方便。
在大数据时代，我们可以使用各种智能设备和应用程序来获取所需的信息和数据。
比如，我们可以使用智能手机来随时随地查看天气状况、交通状况和新闻等信息。
此外，我们还可以使用在线购物平台和家具设计软件等应用程序来方便地购物和设计家居空间等。
优秀而智能的软件系统过滤掉了无用信息，只留下真正有用的信息，高度优化了决策效率，简化了生活。
其次，大数据时代的到来改变了我们的工作方式。
如今，各种企业和组织可以收集和分析各种数字数据，从而进行决策，优化业务运营，并开展更加科学而高效的市场营销和销售活动。
与此同时，很多新兴行业也诞生了，比如大数据分析师、数字营销专家等，这些行业非常具有前瞻性和技术性，不仅可以为企业带来巨大的经济效益，还可以为社会发展做出积极贡献。
第三，大数据时代也让我们更容易了解和关注全球热点事件。
随着社会的发展，人们对社会事件的关注程度越来越高。
在这个时代，我们可以通过各种网络平台和社交媒体来获取全球范围内的热点事件和话题，从而加深我们对社会变化和趋势的理解。
特别是在当前的新冠肺炎疫情期间，大数据分析为政府决策提供了路线图和科学建议，降低了疫情传播和危害范围，铸就了人类的智慧和伟大。
第四，对于大数据时代的思考，我们不能仅仅停留在数据的角度，我们也需要反思其中的“人性化”问题。
举个例子，美国发生的2010年人口普查中使用了大量的科技方法，如电话普查和网上调查等。
然而，在这种情况下，我们不能保证所有的人都会使用这些技术手段，这会对普查结果产生影响，许多弱势群体的选民权利也不能得到保护。
浅谈数据中心数据备份管理
浅谈数据中心数据备份管理在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织的核心资产之一。
数据中心作为存储和处理大量数据的关键设施，确保数据的安全性、完整性和可用性至关重要。
其中，数据备份管理是数据中心运维中不可或缺的一环，它就像是给珍贵的数据买了一份“保险”，在面临各种意外情况时能够保障数据的恢复和业务的连续性。
数据中心面临着诸多潜在的风险和威胁，比如硬件故障、软件错误、人为误操作、自然灾害、网络攻击等等。
一旦发生数据丢失或损坏的情况，如果没有有效的备份措施，可能会给企业带来无法估量的损失，不仅包括直接的经济损失，还可能影响企业的声誉和竞争力。
那么，什么是数据备份管理呢？简单来说，它是一套涵盖了数据备份策略制定、备份技术选择、备份执行、备份存储以及恢复测试等多个环节的综合性工作。
首先，制定合理的备份策略是数据备份管理的基础。
这需要根据数据的重要性、变化频率、恢复时间要求等因素来确定备份的频率、备份的类型（如完全备份、增量备份、差异备份）以及保留的备份周期。
对于关键业务数据，可能需要每天进行多次备份，并保留较长时间的历史备份；而对于一些不常变化且相对不重要的数据，可以适当降低备份频率和缩短保留周期。
在备份技术的选择上，有多种方法可供选择。
常见的有磁带备份、磁盘备份、云备份等。
磁带备份虽然成本较低，但恢复时间较长；磁盘备份速度快，但成本相对较高；云备份则具有灵活、可扩展的优点，但需要考虑网络带宽和数据安全性。
每种备份技术都有其优缺点，需要根据数据中心的实际情况进行权衡和选择。
备份的执行过程也需要严格管理。
确保备份任务按时启动、顺利完成，并对备份结果进行验证，以保证备份数据的完整性和可用性。
同时，要对备份过程中的错误和异常情况进行及时的监测和处理。
备份数据的存储同样重要。
存储设备需要具备足够的容量、可靠性和安全性。
对于重要的备份数据，还可以考虑采用异地存储或多副本存储的方式，以防止本地灾害或设备故障导致数据丢失。
数据安全感悟心得体会(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
数据安全成为了一个日益凸显的问题，关乎国家安全、企业利益和公民隐私。
在长期的实践中，我深刻体会到了数据安全的重要性，以下是我对数据安全的一些感悟和心得体会。
一、数据安全的重要性1. 国家安全层面数据是国家重要的战略资源，关乎国家安全和社会稳定。
近年来，国内外网络安全事件频发，对我国国家安全构成了严重威胁。
数据安全不仅关系到国家政治、经济、军事、文化、社会等各个领域的安全，还关系到国际竞争力。
因此，加强数据安全工作，是维护国家安全的重要举措。
2. 企业利益层面在商业领域，数据是企业的核心竞争力。
企业通过收集、分析、应用数据，可以提升运营效率、优化产品和服务、降低成本。
然而，一旦数据泄露，企业将面临巨大的经济损失，甚至可能导致破产。
因此，保障数据安全对企业来说至关重要。
3. 公民隐私层面随着互联网的普及，个人信息泄露事件屡见不鲜。
数据安全直接关系到公民的隐私权益。
保护公民隐私，维护社会和谐稳定，是数据安全工作的核心目标。
二、数据安全面临的挑战1. 数据量激增随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，数据量呈指数级增长。
海量数据给数据安全带来了巨大挑战，传统的安全防护手段难以应对。
2. 安全威胁多样化黑客攻击、恶意软件、内部泄露等多种安全威胁并存，使得数据安全形势日益严峻。
3. 法律法规滞后我国数据安全法律法规尚不完善，部分行业和领域存在监管空白，给数据安全带来潜在风险。
三、数据安全工作实践1. 强化安全意识提高全体员工的数据安全意识，是数据安全工作的基础。
通过开展培训、宣传等活动，使员工充分认识到数据安全的重要性，自觉遵守数据安全管理制度。
2. 完善安全管理制度建立健全数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据采集、存储、使用、传输、销毁等环节，确保数据安全。
3. 技术手段保障运用先进的数据安全技术，如数据加密、访问控制、入侵检测等，对数据进行全方位防护。
大数据时代的心得体会8篇
大数据时代的心得体会8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作总结、工作计划、调研报告、演讲致辞、合同协议、条据文书、规章制度、教学资料、作文大全、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays, such as work summaries, work plans, research reports, speeches, contract agreements, documents, rules and regulations, teaching materials, complete essays, and other sample essays. If you would like to learn about different sample formats and writing methods, please pay attention!大数据时代的心得体会8篇为了更迭自己的想法，我们要认真写心得体会，心得体会是我们对生活中的点滴细节进行思考和总结的结果，更加敏锐地观察世界，以下是本店铺精心为您推荐的大数据时代的心得体会8篇，供大家参考。
数据备份与恢复工作总结
数据备份与恢复工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业和个人最为重要的资产之一。
数据的安全性和可用性对于业务的连续性和稳定性至关重要。
作为负责数据备份与恢复工作的一员，我深感责任重大。
在过去的一段时间里，我致力于确保数据的安全备份和快速有效的恢复，以应对各种可能的风险和故障。
以下是我对这段时间工作的总结。
一、工作背景与目标随着公司业务的不断发展，数据量呈指数级增长，数据的类型也日益复杂。
同时，面临的风险如硬件故障、软件错误、人为误操作、病毒攻击等也越来越多。
因此，数据备份与恢复工作的目标是建立可靠的备份策略，确保数据的完整性和可用性，能够在最短的时间内恢复数据，将业务中断的影响降到最低。
二、备份策略与实施（一）备份方式选择根据公司的数据特点和业务需求，我们采用了多种备份方式相结合的策略。
包括全量备份、增量备份和差异备份。
全量备份用于定期对整个数据系统进行完整的备份，增量备份和差异备份则用于在全量备份的基础上，减少备份时间和存储空间，提高备份效率。
（二）备份存储介质为了保证备份数据的安全性和可靠性，我们选择了多种存储介质。
包括本地磁盘阵列、磁带库和云端存储。
本地磁盘阵列用于快速备份和恢复，磁带库用于长期离线保存，云端存储则作为异地备份，以应对本地灾难事件。
（三）备份时间安排制定了合理的备份时间计划，确保在业务低峰期进行备份，以减少对业务的影响。
同时，对于关键业务数据，采用实时备份的方式，确保数据的零丢失。
三、恢复流程与测试（一）恢复流程制定详细制定了数据恢复流程，并对相关人员进行培训，确保在需要恢复数据时，能够迅速、准确地执行恢复操作。
恢复流程包括评估数据丢失情况、选择合适的恢复点、执行恢复操作、验证恢复结果等步骤。
（二）恢复测试定期进行恢复测试，以验证备份数据的可用性和恢复流程的有效性。
在测试过程中，模拟各种可能的数据丢失场景，如磁盘故障、数据库损坏等，检验恢复操作是否能够成功恢复数据，并达到预期的恢复时间目标。
大数据实训的心得体会
大数据实训的心得体会在大数据时代，数据已经成为企业决策和创新的重要驱动力。
因此，大数据实训变得尤为重要。
在我参与大数据实训的过程中，我深切体会到了许多心得体会。
以下是我对大数据实训的心得体会的总结：首先，大数据实训需要具备扎实的数据分析基础。
在实际操作中，我们需要掌握数据处理的基本工具和技术，例如Python、R和SQL等。
只有对数据分析的基本原理和流程有很好的理解，才能更加熟练地处理和分析庞大的数据集。
在实训过程中，我不断练习数据处理和分析的技能，逐渐提升了自己的数据分析水平。
其次，大数据实训需要具备团队合作的能力。
在实际工作中，要处理的数据量巨大，需要多人协作才能完成任务。
因此，团队合作是非常重要的。
在实训项目中，我们需要相互协作，分工合作，共同完成项目任务。
通过与团队成员的合作，我学会了如何有效地协调团队工作，提高了团队协作的效率。
另外，大数据实训需要具备解决问题的能力。
在实际工作中，会遇到各种各样的问题和挑战，需要我们不断探索和解决。
因此，要具备解决问题的能力是非常重要的。
在实训过程中，我遇到了许多困难和挑战，但是通过不断思考和尝试，我成功地解决了这些问题，并从中学到了很多宝贵的经验和教训。
最后，大数据实训需要具备不断学习和提升的精神。
在数据领域，技术的更新和发展是非常迅速的，要跟上数据技术的发展潮流，就必须不断学习和提升自己的技能。
在实训过程中，我不仅学到了很多专业知识和技能，还意识到了自己还有很多不足之处需要改进。
因此，我会继续保持学习的态度，不断提升自己的技能水平。
总的来说，大数据实训是一次非常宝贵的经历，让我深刻体会到了数据分析的重要性和团队合作的重要性。
通过实训，我不仅提升了自己的数据分析能力，还培养了解决问题和持续学习的能力。
我相信这些心得体会将对我的未来发展产生积极的影响。
感谢大数据实训给我带来的成长和收获！。
- 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)。
工作心得：揭穿大数据备份的误区
大数据已成为大多数平台的优先事项，它们日益意识到数据对于自己取得成功所起到的核心作用。
但是许多平台继续在为如何最有效地保护、管理和分析如今现代架构中的数据而焦头烂额。
不做好这项工作会导致停机时间延长、可能丢失数据，从而蒙受巨额损失。
不像传统的数据平台(甲骨文、SQLServer等)由IT专业人员来管理，大数据平台(Hadoop、Cassandra、Couchbase和HPEVertica等)通常由工程师或开发运维团队来管理，大数据备份和恢复方面存在一些常见的误解，需要加以澄清。
一些最常见的误区包括如下：
第一个误区：数据有多个副本，就不需要单独的大数据备份/恢复工具。
大多数大数据平台创建数据的多个副本，并将这些副本分布在不同的服务器或机架上。
万一出现硬件故障，这种类型的数据冗余机制可保护数据。
然而，其他任何情况(比如用户错误、意外删除或数据损坏等)都会导致数据丢失，因为这些错误或损坏会迅速蔓延到所有数据副本。
第二个误区：丢失的数据可以通过原始数据快速而轻松地重建。
如果你仍拥有重建丢失数据的所有原始数据，这也许切实可行。
但在大多数情况下，原始数据被删除或不容易访问。
就算原始数据可用，重建丢失的大数据可能也需要好几周，消耗大量的技术资源，而且对大数据用户来说延长了停机时间。
第三个误区：备份PB级大数据是不经济或不实际的。
PB级数据的定期完整备份需要数周时间，还需要至少50万美元的基础设施投入。
然而，你可以采取几个办法来缓解这些问题。
你可以找出对平台很宝贵的一小部分数据，然后只备份这部分数据。
采用重复数据删除等较新的备份技术来高效地存储备份内容，永久增量备份以传输变化的内容，使用商用服务器，这些同样有助于降低成本、缩短备份时间。
第四个误区：远程灾难恢复副本可以充当备份副本。
谨慎的做法是，将数据副本放在远程数据中心，防止火灾和地震之类的大规模灾害。
这通常通过定期将数据从生产数据中心复制到灾难恢复数据中心来实现。
然而，对生产数据中心所作的所有变化会蔓延到灾难恢复站点，包括意外删除、数据库损坏、应用程序损坏等。
因此，灾难恢复副本不能充当备份副本，因为它没有你可以用来回滚的时间点副本。
第五个误区：编写大数据的备份/恢复脚本很容易。
如果你拥有技术资源，数据量不大，又只有一种大数据平台，那么编写脚本切实可行。
大多数平台通常有数十TB、乃至数百TB的大数据散布在多个大数据平台上。
针对这种类型的环境编写、测试和维护脚本并非易事。
需要为得到支持的每种平台编写脚本(比如Hadoop需要一个脚本，Cassandra需要另一个脚本)。
脚本必须大规模进行测试;平台版本变化(从Cassandra2.1升级到2.2)后，还得重新测试。
在某些情况下，脚本可能需要定期更新，以便支持平台的新功能、新API、新的数据类型等。
大多数平台没有认识到，针对大数据平台编写好的备份脚本面临大笔的隐性成本，还需要相应专长。
恢复过程难得多，而且容易出错，因为它涉及诸多环节：找到合适的备份副本，将数据拷回到相应节点，运用针对特定平台的恢复程序以恢复数据。
第六个误区：大数据备份/恢复操作成本很低。
除了定期维护和测试脚本外，还有与备份和恢复有关的额外成本。
额外成本包括如下：
人员成本：有人得负责运行脚本，确保备份成功，需要时进行调试，执行临时恢复等。
存储成本：存储备份内容需要花钱。
停机成本：在这段时间内，管理员要找到备份副本，并将数据恢复到理想状态。
尤其是在大数据环境变得更庞大、更复杂后，这些成本可能会大幅增加。
第七个误区：快照是大数据的一种有效的备份机制。
快照(在特定时间点冻结的数据状态)有时用作备份副本，以防止用户错误或应用程序损坏。
使用平台或存储快照用于备份时要考虑几点。
首先，快照可以用来使备份过程实现自动化。
然而，使用存储快照时，需要额外的手动步骤，确保备份数据和元数据的一致性。
其次，数据不快速变化时，快照才有效。
就大数据平台而言，数据变化速度很快，而压缩等技术只会加快数据变化速度。
因而，快照需要庞大的存储开销(高达50%)来保留几个时间点拷贝。
最后，通过快照恢复数据将是非常繁琐的手动过程。
管理员或数据库管理员不得不找出与需要恢复的数据(比如密钥空间或表)相对应的快照文件，然后通过快照恢复到集群中的相应节点。
恢复过程中一旦出现错误，就会导致数据永久丢失。
总之，正在部署大数据平台和应用软件的平台要认识到备份数据的重要性。
副本和快照等由平台提供的机制不足以确保适当的数据保护，并尽量缩短停机时间。
适当的备份和恢复需要一定的投入，但是考虑到大数据在带来业务价值方面扮演的角色，这笔投入是非常值得的。
组织应该意识到自主开发解决方案方面的隐性成本，应部署合适的技术，以满足自己的恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。
大数据方面没有备份/恢复解决方案可不行，因为人为错误和数据损坏等事件早晚会发生。
这不是是否会发生的问题，而是何时会发生的问题。