，是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力、流程优化能力的海量、高增长率、多样化的（2）维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》对大数据的定义：相较于随机分析法中的抽样调查数据，大数据指所有数据（含个人理解）。乐鱼体育网址（3）著云台（根据：一家中国云服务企业）的分析师团队对大数据的定义：通常形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，此类数据在

　　大数据的特点也被称为大数据的4个“V”，具体如下： （1）数据量大（Volume），集中存储和集中计算已无法处理其数据量。 数据量大举例：tumblr（全球最大轻博客网站）每日产出9500万条信息，Facebook每日产出25TB日志数据，YouTube每日新增视频数据量168TB。 （2）数据种类和来源多样（Variety）。大数据的数据种类包括：结构化和非结构化数据。非结构化数据占比为80%，且非结构化数据的数据量以63%的年增长率增长（非结构化数据没有统一的数据处理技术）。大数据的数据来源包括：日志、图片、视频、文档、地理位置等。 （3）需要较快的分析处理速度（Velocity）。因为大数据产生速度快，所以也需要较快的分析处理速度。 （4）价值密度较低，但商业价值高（Value）。因为大数据数据量大，所以价值密度相对较低。但通过大数据分析，可以为企业创造高的价值。

　　目前，大数据主流技术平台是Hadoop。Hadoop被公认为大数据标准开源软件。Hadoop创立于2002年，创始人是Doug Cutting，Hadoop名称来源于Doug Cutting儿子的一头黄色大象玩具。 Hadoop的发展历程如图一所示。Hadoop项目于2006年2月被单独立项（根据：此前为Apache Lucene的子项目之一），2008年打破1TB数据排序纪录，2017年Hadoop3.0版本发布。

　　（1）Apache Hadoop Apache Hadoop的优点包括： 1）完全开源免费。 2）社区活跃。 3）文档资料详实。 Apache Hadoop的缺点包括： 1）版本管理比较混乱。 2）选择生态组件时需要考虑兼容性问题。 3）集群的部署安装配置复杂，集群运维复杂。

　　CDH的优点包括： 1）基于Apache协议，100%开源。 2）版本管理清晰，相比于Apache Hadoop在兼容性、安全性、稳定性方面更优。 3）提供了部署、安装、配置工具，大大提高了集群部署的效率。 4）提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具，管理配置方便。 CDH的缺点是设计

　　锁定问题。如果某公司选用CDH，当公司需要改用其他平台的服务时，可能对该公司生产环境产生较大影响，即该公司被CDH厂商锁定。

　　技术为决策提供依据，在***、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将

　　处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好

　　也不是特别长。仅以我熟悉的DKhadoop为例给大家分享一些小知识，往对初学者有点小帮助就可以了。

　　一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。这同样是

　　时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后

　　解析汽车抛负载Load Dump：load dump产生原因与TVS并联保护方案

　　【ELF 2学习板试用】命令行功能测试-shell脚本进行IO控制-灯闪