大数据是什么意思

admin管理员组

文章数量:1530987

2024年7月12日发(作者：)

大数据是什么意思

大数据（Big Data）

大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂

的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。

大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），

数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称

为4V。

大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。而且这庞大的

数据之中，不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括

非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。这使得大数据

的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。在大数据

之中，有价值的信息往往深藏其中。这就需要对大数据的处理速度要

非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的

信息。在大数据的大量复杂的数据之中，通常不仅仅包含真实的数据，

一些虚假的数据也混杂其中。这就需要在大数据的处理中将虚假的数

据剔除，利用真实的数据来分析得出真实的结果。

大数据分析（Big Data Analysis）

大数据，表面上看就是大量复杂的数据，这些数据本身的价值

并不高，但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后，却能从中提炼

出很有价值的信息。对大数据的分析，主要分为五个方面：可视化分

析（Analytic Visualization）、数据挖掘算法（Date Mining Algorithms）、

预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）、语义引擎（Semantic

Engines）和数据质量管理（Data Quality Management）。

可视化分析是普通消费者常常可以见到的一种大数据分析结

果的表现形式，比如说百度制作的“百度地图春节人口迁徙大数据”

就是典型的案例之一。可视化分析将大量复杂的数据自动转化成直观

形象的图表，使其能够更加容易的被普通消费者所接受和理解。

数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算

法事先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中，

从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息。著名的“啤酒和

尿布”的故事就是数据挖掘算法的经典案例。沃尔玛通过对啤酒和尿

布购买数据的分析，挖掘出以前未知的两者间的联系，并利用这种联

系，提升了商品的销量。亚马逊的推荐引擎和谷歌的广告系统都大量

使用了数据挖掘算法。

预测性分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量复杂

的数据中挖掘出规律，建立起科学的事件模型，通过将新的数据带入

模型，就可以预测未来的事件走向。预测性分析能力常常被应用在金

融分析和科学研究领域，用于股票预测或气象预测等。

语义引擎是机器学习的成果之一。过去，计算机对用户输入内

容的理解仅仅停留在字符阶段，不能很好的理解输入内容的意思，因

此常常不能准确的了解用户的需求。通过对大量复杂的数据进行分

析，让计算机从中自我学习，可以使计算机能够尽量精确的了解用户

输入内容的意思，从而把握住用户的需求，提供更好的用户体验。苹

果的Siri和谷歌的Google Now都采用了语义引擎。

数据质量管理是大数据在企业领域的重要应用。为了保证大数

据分析结果的准确性，需要将大数据中不真实的数据剔除掉，保留最

准确的数据。这就需要建立有效的数据质量管理系统，分析收集到的

大量复杂的数据，挑选出真实有效的数据。

分布式计算（Distributed Computing）

对于如何处理大数据，计算机科学界有两大方向：第一个方向

是集中式计算，就是通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的

计算能力，从而提高处理数据的速度。第二个方向是分布式计算，就

是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，然后将需要处理的

大量数据分散成多个部分，交由分散系统内的计算机组同时计算，最

后将这些计算结果合并得到最终的结果。尽管分散系统内的单个计算

机的计算能力不强，但是由于每个计算机只计算一部分数据，而且是

多台计算机同时计算，所以就分散系统而言，处理数据的速度会远高

于单个计算机。

过去，分布式计算理论比较复杂，技术实现比较困难，因此在

处理大数据方面，集中式计算一直是主流解决方案。IBM的大型机就

是集中式计算的典型硬件，很多银行和政府机构都用它处理大数据。

不过，对于当时的互联网公司来说，IBM的大型机的价格过于昂贵。

因此，互联网公司的把研究方向放在了可以使用在廉价计算机上的分

布式计算上。

服务器集群（Server Cluster）

服务器集群是一种提升服务器整体计算能力的解决方案。它是

由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布式系统。服

务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此，从外部看，这群服

务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。

尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组

成服务器集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数

据分析的运算负荷。Google，Amazon，阿里巴巴的计算中心里的服

务器集群都达到了5000台服务器的规模。

大数据的技术基础：MapReduce、Google File System和BigTable

2003年到2004年间，Google发表了MapReduce、GFS（Google

File System）和BigTable三篇技术论文，提出了一套全新的分布式计

算理论。

MapReduce是分布式计算框架，GFS（Google File System）是

分布式文件系统，BigTable是基于Google File System的数据存储系

统，这三大组件组成了Google的分布式计算模型。

Google的分布式计算模型相比于传统的分布式计算模型有三

大优势：首先，它简化了传统的分布式计算理论，降低了技术实现的

难度，可以进行实际的应用。其次，它可以应用在廉价的计算设备上，

只需增加计算设备的数量就可以提升整体的计算能力，应用成本十分

低廉。最后，它被Google应用在Google的计算中心，取得了很好的

效果，有了实际应用的证明。

后来，各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭

建自己的分布式计算系统，Google的这三篇论文也就成为了大数据

时代的技术核心。

主流的三大分布式计算系统：Hadoop，Spark和Storm

由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所

以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭

建自己的分布式计算系统。

Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作

开发了分布式计算系统Hadoop。后来，Hadoop被贡献给了Apache

基金会，成为了Apache基金会的开源项目。Doug Cutting也成为

Apache基金会的主席，主持Hadoop的开发工作。

Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，并根据GFS开发了

HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。

尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同，但是Hadoop

在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。

不过，Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上

的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴

等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。

Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分

校的实验室开发，是另外一种重要的分布式计算系统。它在Hadoop

的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点

在于，Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，

因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。但是，由于内存

断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

Storm是Twitter主推的分布式计算系统，它由BackType团队

开发，是Apache基金会的孵化项目。它在Hadoop的基础上提供了

实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，

Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数

据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，

Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的

大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

本文标签： 数据分布式计算分析服务器处理