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运营商PB级大数据服务能力外部引入研究作者：唐懿黄倚霄张攀翔付文武宋炜来源：《中国新通信》2015年第21期【摘要】运营商利用大数据对内实现网络配置优化、对外实现精准营销及价值变现的需求迫切，与自身大数据分析服务能力不足的现状形成强烈的供需反差。
在运营商亟需采用自建加外部引入模式建设大数据能力的背景下，提出运营商引入外部PB级大数据能力的应用场景、引入模式及引入策略。
【关键词】 PB级大数据一、概述随着大数据时代的到来，互联网公司和电信运营商都积极投入力量进行大数据分析，充分利用企业数据，深入挖掘数据价值，对内支撑市场经营、网络优化，对外提供数据分析服务，实现数据价值变现。
例如Telefonica（西班牙电信）通过与市场研究机构GFK合作，进行数据分析和打包工作，让这些数据变得更加易用，产生了巨大的经济价值。
然而由于运营商的“先天缺陷”，与大数据平台应用成熟的互联网公司相比，存在大数据人才不足、研发能力薄弱、应用复杂度高等问题，导致当前大数据平台存在建设缓慢，大数据能力形成时间长等问题，这与日益增长的互联网大数据能力需求形成强烈的供需反差。
与此同时，国内外领先互联网公司在内部运用大数据平台的同时也对外提供海量的大数据服务能力，因此运营商在努力打造自身大数据平台的同时，需要极开展外部引入PB级大数据服务能力的研究，借鉴外部成熟经验，通过自建+外部能力引入相结合的方式迅速提升自身的大数据服务能力。
二、运营商外部引入大数据能力的驱动力2.1大数据应用需求迫切大数据是运营商面对OTT冲击，实现收益持续增长和企业转型的重大契机，对此业内已经形成共识。
移动互联网时代，随着数据爆炸式的增长，大数据已经引爆了全球热情。
对于运营商而言，数据对内能够实现网络配置优化、降低成本，对外能够通过位置数据、精准营销等数据分析实现海量数据的价值变现，因此大数据应用的需求极为迫切。
2.2运营商自身大数据平台发展缓慢相比业内领先互联网公司已经形成了完善的大数据金字塔，运营商在建设自身大数据平台之时起步较晚，大部分还未实现数据统一存储、用户唯一ID和统一画像等大数据发展的基础建设。
大数据技术概述在当今信息化时代，大数据技术已经成为推动社会发展的重要力量。
通过收集、存储、分析和应用大量的数据，大数据技术能够为企业、政府和个人提供更准确、更高效的决策和创新。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、结构复杂、价值密度低、无法用传统的数据处理工具和方法处理的各种数据资源。
与传统的数据处理方法相比，大数据技术具有以下几个特点：1. 规模庞大：大数据的规模巨大，以至于人类无法用传统的手段和工具来处理。
根据数据的规模不同，大数据可以分为PB级、EB级和ZB级。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指按照特定的格式组织和存储的数据，如数据库中的表格数据；半结构化数据是指具有一定结构的数据，但不符合严格的数据模型，如XML文件；非结构化数据是指没有特定结构的数据，如文本、图像和音频等。
3. 价值密度低：大数据中大部分数据以及产生的价值很低，但通过挖掘和分析这些数据，可以发现隐藏在其中的有价值信息。
4. 时效性：大数据的特征之一是快速变化。
大数据技术能够处理实时数据，帮助企业和个人迅速响应市场的变化，做出及时的决策。
二、大数据技术的应用领域大数据技术的应用范围广泛，涵盖了各个行业和领域。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：大数据技术可以帮助金融机构通过对庞大的金融数据进行分析，掌握市场动态，提高风险管理能力，预测金融市场的走向。
2. 医疗行业：通过分析大量的医疗数据，大数据技术可以帮助医生进行病例分析，提供更准确的诊断和治疗方案。
另外，大数据还可以帮助医疗机构进行资源调配和疾病预测。
3. 零售行业：通过分析顾客的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，零售商可以更好地了解顾客的需求，提供个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
4. 制造业：大数据技术可以帮助制造企业进行生产线的优化和设备的故障预测，提高生产效率和质量。
5. 城市管理：大数据技术可以帮助城市对交通拥堵、环境污染、治安等问题进行分析和预测，提供科学决策支持。
大数据的存储技术随着信息技术的不断进步和网络技术的快速发展，大数据已经成为了信息时代的关键词之一。
大数据存储技术作为大数据处理的重要组成部分，也越来越受到人们的关注。
本文将从大数据存储技术的定义、特点、存储架构、存储介质、存储模式等方面进行探讨，希望能够为大家对大数据存储技术有所了解。
一、大数据存储技术的定义大数据存储技术是指为了存储和管理海量的数据而设计的一套技术体系。
它能够支持大规模数据的存储、管理、查询、分析等各种操作，并且能够确保数据的安全性、可靠性和高效性。
大数据存储技术通常包括数据存储架构、存储介质、存储模式等各个方面的内容。
二、大数据存储技术的特点大数据存储技术具有以下几个特点：1.海量性：大数据存储技术能够支持海量数据的存储和管理，能够处理数据量级达到PB甚至EB级别的数据。
2.高性能：大数据存储技术能够提供高性能的数据存储服务，能够实现数据的快速存储、查询和分析。
3.高可靠性：大数据存储技术能够确保数据的安全性和可靠性，能够防止数据丢失、损坏或篡改。
4.多样性：大数据存储技术能够支持多种数据类型的存储和管理，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
5.灵活性：大数据存储技术能够根据用户的需求提供灵活的数据存储服务，能够适应不同应用场景的需求。
三、大数据存储技术的存储架构大数据存储技术的存储架构通常包括以下几个部分：1.存储层：存储层是大数据存储技术的核心部分，它主要负责数据的实际存储和管理工作。
存储层通常包括分布式文件系统、分布式数据库系统、对象存储系统等多种技术。
2.计算层：计算层是大数据存储技术的重要组成部分，它主要负责数据的计算和分析工作。
计算层通常包括分布式计算框架、数据处理引擎等多种技术。
3.管理层：管理层是大数据存储技术的支撑层，它主要负责存储系统的管理和运维工作。
管理层通常包括存储管理软件、存储资源管理系统等多种技术。
四、大数据存储技术的存储介质大数据存储技术的存储介质包括以下几种类型：1.硬盘存储：硬盘存储是大数据存储技术最常用的存储介质之一，它具有存储容量大、成本低、稳定可靠等优点。
PB级大数据存储与分析解析部门： xxx时间： xxx制作人：xxx整理范文，仅供参考，可下载自行修改PB级大数据存储技术与分析技术解读2018年12月2日目录一、PB级大数据存储技术解读2二、大数据分析系统应规避的问题5三、剖析Hadoop和大数据的七误解8四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17)六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35一、PB级大数据存储技术解读对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。
然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。
本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。
b5E2RGbCAP越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。
但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。
p1EanqFDPw大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
DXDiTa9E3d在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。
第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。
这也是存储管理员的切入点。
随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。
RTCrpUDGiT第二，通常用于数据分析平台的分布式计算平台内的存储不是你以往面对的网络附加存储(NAS>和存储区域网络(SAN>——其通常是内置的直连存储(NAS>以及组成集群的分布式计算节点。
2020年第9期信息与电脑China Computer & Communication计算机工程应用技术大数据技术的技术架构与关键技术分析武海龙（安徽省经济信息中心，安徽 合肥 230001）摘 要：随着大数据时代的到来，无论是政府还是企业都希望借助大数据技术解决自身发展面临的问题。
笔者介绍了大数据技术的发展背景、技术起源、技术演进，对大数据典型技术架构、大数据存储与管理、大数据处理和分析等关键技术等进行研究，旨在为政府和企业研究和开展大数据技术应用提供参考。
关键词：大数据技术；Hadoop；Spark；MPP中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）09-018-03The Technical Framework and Key Technology Analysis of Big Data TechnologyWu Hailong(Anhui Economic Information Center, Hefei Anhui 230001, China)Abstract: With the advent of the era of big data, both the government and the enterprises hope to solve the problems faced bytheir own development with the help of big data technology. The author introduces the development background, technology origin and technology evolution of big data technology, and studies the key technologies such as typical technology architecture, big data storageand management, big data processing and analysis, aiming to provide reference for the government and enterprises to study anddevelop the application of big data technology.Key words: big data technology; Hadoop; Spark; MPP０ 引言目前，大数据的应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高。
大数据分析技术研究报告在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产，而大数据分析技术则是挖掘这些资产价值的关键手段。
大数据分析技术能够帮助我们从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
本文将对大数据分析技术进行深入探讨。
一、大数据分析技术的定义与特点大数据分析技术是指对规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据进行收集、存储、管理和分析的一系列技术和方法。
其主要特点包括以下几个方面：1、数据量大大数据的规模通常达到 PB 级甚至 EB 级，远远超过传统数据处理技术所能应对的范围。
2、数据类型多样包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、处理速度快要求能够在短时间内对大量数据进行快速处理和分析，以满足实时决策的需求。
4、价值密度低在海量数据中，有价值的信息往往只占很小的比例，需要通过有效的分析方法来提取。
二、大数据分析技术的关键技术1、数据采集与预处理数据采集是获取数据的过程，包括从各种数据源（如传感器、网络爬虫、数据库等）收集数据。
预处理则是对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，以确保数据的质量和一致性。
2、数据存储为了存储大规模的数据，通常采用分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）。
3、数据处理框架常见的数据处理框架有 MapReduce、Spark 等。
MapReduce 是一种分布式计算框架，适用于大规模数据的批处理；Spark 则具有更高的性能和更丰富的功能，支持批处理、流处理和交互式查询。
4、数据分析算法包括分类算法（如决策树、朴素贝叶斯）、聚类算法（如KMeans、层次聚类）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等。
5、数据可视化将分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和发现规律。
PB级大数据存储技术与分析技术解析2021年12月2日名目一、PB级大数据储备技术解析 (2)二、大数据分析系统应规避的问题 (5)三、剖析Hadoop和大数据的七误解 (8)四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析 (13)五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17)六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter公布信息？ (21)七、畅谈阿里巴巴的大数据梦 (26)八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据 (35)一、PB级大数据储备技术解析关于储备治理人员来说，大数据应该分为大数据储备和大数据分析，这两者的关系是——大数据储备是用于大数据分析的。
然而，到目前为止这是两种截然不同的运算机技术领域。
本文就重点解析一下PB级大数据储备技术，期望对您有所关心。
越来越多的储备产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。
但关于从事储备治理的专业人员来说，对〝大数据〞在具体应用场景中的特点和区别有所了解。
大数据储备致力于研发能够扩展至PB甚至EB级别的数据储备平台；大数据分析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。
在快速变化的技术趋势中有两个特点需要储备治理人员重视起来。
第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其差不多变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。
这也是储备治理员的切入点。
随着基础平台(分布式运算或其它架构)变得业务关键化，用户群较以往更加地依靠这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据爱护和数据治理策略的关键课题。
第二，通常用于数据分析平台的分布式运算平台内的储备不是你以往面对的网络附加储备(NAS)和储备区域网络(SAN)——其通常是内置的直连储备(NAS)以及组成集群的分布式运算节点。
这使得治理大数据变得更为复杂，因为你无法像往常那样对这些数据部署安全、爱护和储存流程。
然而，执行这些流程策略的必要性被集成在治理分布式运算集群之中，同时改变了运算和储备层交互的方式。
标题：大数据时代的信息技术发展随着科技的飞速发展，我们正处在一个前所未有的时代——大数据时代。
在这个时代，信息爆炸式增长，数据类型多样化，数据处理速度加快，数据价值密度提升。
这一切都离不开信息技术的发展。
本文将探讨大数据时代的信息技术发展，包括数据存储、数据处理、数据安全和人工智能等方面。
一、数据存储技术在大数据时代，数据存储技术经历了巨大的变革。
传统的硬盘存储和磁盘阵列已经无法满足大数据的需求，因此，固态硬盘（SSD）和分布式文件系统成为了新的存储解决方案。
分布式文件系统如Google的GFS、Hadoop的HDFS等，能够处理PB级的数据量，同时保持极高的性能。
此外，云存储技术的发展也使得数据的存储和管理变得更加便捷。
二、数据处理技术数据处理技术是大数据时代的关键技术之一。
传统的数据处理方法如SQL查询已经无法满足大数据的需求，因此，各种数据处理框架和算法应运而生。
MapReduce是最为常见的框架之一，它能够将大数据集分解成许多小任务，然后并行处理这些任务，最后将结果汇总。
此外，机器学习和人工智能技术的发展也为数据处理提供了新的思路和方法。
三、数据安全技术随着大数据的应用越来越广泛，数据安全问题也日益突出。
为了应对这一挑战，数据安全技术得到了迅速的发展。
数据加密技术得到了广泛的应用，包括对称加密、非对称加密、摘要算法等。
同时，身份认证技术和访问控制技术也得到了加强，确保只有授权用户可以访问和操作数据。
此外，数据备份和容灾技术也是保障数据安全的重要手段。
四、人工智能与大数据的结合人工智能是当前最热门的技术领域之一，而大数据则为人工智能提供了丰富的数据资源和广阔的应用场景。
通过深度学习、机器学习等技术，人工智能能够从大数据中挖掘出有价值的信息，提高决策的准确性和效率。
例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医疗数据，辅助医生进行诊断和治疗；在金融领域，人工智能可以通过分析大量的交易数据，预测市场趋势，提高投资收益。
大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例随着互联网和计算设备的迅速发展，我们正处于一个数字化时代。
企业、政府和个人生成和收集了大量的数据，这些数据包含了宝贵的信息和洞察力，对于业务决策和创新非常重要。
然而，传统的数据库技术已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，大数据存储与分析技术成为了当今业界关注的焦点。
本文将介绍几个大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例，以展示它们的重要性和成功。
这些案例涵盖了不同行业和领域，充分说明了大数据存储与分析技术的多样化应用。
首先，我们来看看电子商务领域。
互联网电商平台面临着海量的用户数据和交易数据。
这些数据对于电商企业来说非常重要，可以帮助他们了解用户的喜好和购物习惯，以便进行个性化推荐和精准营销。
许多大型电商平台已经部署了大数据存储与分析技术，通过分析用户的浏览历史、购买记录和点击行为，为用户推荐定制化的产品。
这不仅提高了用户体验，还增加了电商企业的销售额。
其次，金融领域也是大数据存储与分析技术的重要应用领域之一。
金融机构每天处理大量的交易数据、市场数据和客户数据。
这些数据包含了重要的金融信息和趋势，对于风险控制、投资决策和客户关系管理至关重要。
通过利用大数据存储与分析技术，金融机构能够更快速和准确地发现潜在的风险信号、掌握市场趋势和优化投资组合。
例如，一些银行利用大数据存储与分析技术构建了风险模型，可以实时监控交易活动并及时发现异常行为。
这种技术的应用可以及时预警可能的金融风险，提高金融机构的安全性和稳定性。
在医疗领域，大数据存储与分析技术也发挥了重要作用。
医疗行业不断产生大量的病历、检查报告和生物医学图像等数据。
这些数据对于临床决策、疾病预测和治疗方案制定非常重要。
通过利用大数据存储与分析技术，医疗机构可以更好地利用这些数据，提高医疗质量和效率。
例如，医院可以通过存储和分析大量的病历数据，发现患者的病情变化和病情趋势，提前预测并防止并发症的发生。
PB级大数据存储技术与分析技术解析2013年12月2日目录一、PB级大数据存储技术解析 (2)二、大数据分析系统应规避的问题 (5)三、剖析Hadoop和大数据的七误解 (8)四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析 (13)五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17)六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？ (21)七、畅谈阿里巴巴的大数据梦 (26)八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据 (35)一、PB级大数据存储技术解析对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。
然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。
本文就重点解析一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。
越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。
但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。
大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。
第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。
这也是存储管理员的切入点。
随着基础平台(分布式计算或其它架构)变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。
第二，通常用于数据分析平台的分布式计算平台内的存储不是你以往面对的网络附加存储(NAS)和存储区域网络(SAN)——其通常是内置的直连存储(NAS)以及组成集群的分布式计算节点。
这使得管理大数据变得更为复杂，因为你无法像以前那样对这些数据部署安全、保护和保存流程。
然而，执行这些流程策略的必要性被集成在管理分布式计算集群之中，并且改变了计算和存储层交互的方式。
大数据分析和传统的数据仓库的不同大数据分析中包含了各种快速成长中的技术。
因此，简单用某一种技术尝试对其定义，比如分布式计算，会比较困难。
不过，这些定义大数据分析的通用性技术可以用如下特征阐述：对于传统数据仓库处理流程效率和扩展性方面限制的感知。
将数据，不论是结构化还是非结构化数据从多个数据源汇聚的能力。
以及认识到数据的及时性是扩展非结构化数据源的关键，其中包括移动设备，RFID，网络和不断增长的自动化感知技术。
传统的数据仓库系统通常从现有的关系型数据库中抓取数据。
然而，据估计超过80%的企业数据是非结构化的，即无法关系型数据库管理系统(RDBMS)，比如DB2和Oracle完成的数据。
一般而言，处于此次讨论的目的，非结构化数据可以看成所有无法简单转化到结构化关系型数据库中的所有数据。
而企业现在希望从这些非结构化数据类型中抽取有价值的信息，包括：•邮件和其它形式的电子通讯记录•网站上的资料，包括点击量和社交媒体相关的内容•数字视频和音频•设备产生的数据(RFID，GPS，传感器产生的数据，日志文件等)以及物联网在大数据分析的情况下，查看远多于RDBMS的数据类型十分必要——这代表了各种重要的新信息源。
并且随着每年非结构化数据存储总量较结构化数据增长率高出10到50倍，从业务角度看这些数据也变得更为重要。
更重要的数据需要更专业的人员进行分析。
但传统的数据仓库技术对海量非结构化数据的处理根本无法满足大数据的需求。
所以，存储管理人员也应该更快的跟随技术潮流，更新自己的技术和知识结构，提高自己对大数据的管理和分析能力。
二、大数据分析系统应规避的问题随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。
越来越多的企业涉足到大数据，但是大数据没有想象中的那么简单，所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等反映了数据库不断增长的复杂性。
本文从安装、搭建等方面展示了大数据分析系统的应该规避的系列问题。
大数据分析前期要做的事其实，每一个数据都有一个ETL，就是抽取、转化，然后去加载，包括做数据的清洗。
如果数据大批量进来的话，有些数据可能是有问题的，马先生举了个例子：比如说，好多地址会写得比较模糊，如果要搜索北京这个词的时候，数据仓库里可能只有一个京字，这些都要统一整理成一个，比如说北京，这样后面分析就会简单，比如山东，有人会输入“鲁”字来进行搜索，而不是山东，这就需要在大数据分析前期做好数据清理工作，做规范化，这样后面的数据分析起来就方便很多。
搭建大数据分析系统的注意事项在搭建大数据分析系统时，有哪些需要注意的事项？马老师提到：首先要弄明白你所在企业需要什么样的数据，或者你想得到什么价值，想明白了再去做。
因为做数据不像做别的东西，一定明确知道要知道你要干什么，不然这个系统搭的时候会有很多困难，不知道该怎么搭，不知道用什么技术，也不知道数据进去是否在浪费。
而目前的情况是：很多企业可能会先把架构搭出来，实际上这数据每天在算，但是不知道这数据带来什么价值，所以更多是一个业务驱动的。
再举个例子：比如说中国移动就想挖一挖，到底是哪一个用户老欠费，哪一个用户用得多，用的多的就给他优惠多一点……如果他有这个需求，你再把这个需求下转给下面的人，按照这个需求去开发；其次，需要选择适当的技术。
比如说你一台机器够用的，不要用两台机器，能够进来报表就不要用交互报表，因为那个都是有技术成本的，并且上线的速度会慢很多。
所以建议任何一个企业在搭建数据分析以前，要特别清晰地知道其搭建的需求和目的，选择什么方案，搭它来解决什么问题，针对需求你去做一个数据分析；再次，在没有时时性要求时，你不要自作主张，向老大提这个。
因为大公司的批量已经做得非常完美了，可能批量已经带来35%的收入增加了，他要再做时时，再增加5%，而你现在什么都没有。
如果说先要做时时，或者先要全部搞出来的话，可能要先一步一部把35%做好，把那个批量先做出来，然后再做时时，这样效果会更好。
不要滥搭大数据分析系统技术这个东西都是相通的，没有一项改进都是说完全是重新造出来的，都是在改的，但是它带来的价值不一样，它带来的人的思考，就跟人从零售店买东西和网商这种不一样，但是技术，零售店也会用一些数据库，网上也可能用，要在这个上面做一些转变。
马老师谈到，好多国企（这里就不点名），就是为了上项目去上项目，称自己有海量数据。
当问他需要搭建的大数据系统是用来干什么，他们的答案很出乎意料：先给搭起来，先存起来，需要的时候再用，就这种思想。
其实这个是没有必要的。
总结虽然大数据现在炙手可热，大数据分析越来越火爆，很多企业都在试图拥抱大数据技术。
但还是应该具体问题具体分析，因为大数据分析系统并非适合所有的企业，一些小型规模的企业在旧系统能满足需求的时候，就不要盲目地去追随潮流，舍弃旧的系统重新搭建，也可能解决了这个小缺口，但是可能会滋生其它更大的问题，这就得不偿失了。
三、剖析Hadoop和大数据的七误解如今，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook 等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。
但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。
下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念。
对于Hadoop技术而言，可以说是开源领域的传奇，然而如今业界还伴随着一些流言，这些流言可能会导致IT高管们带着“有色”的观点去制定策略。
如今，数据量在以惊人的速度增长，从IDC分析师报告中2013年数据存储上的增长速度将达到53.4%，AT&T更是声称无线数据的流量在过去的5年内增长200倍，从互联网内容、电子邮件、应用通知、社交消息以及每天接收的消息都在显著的增长，这也是众多大企业都聚焦大数据的原因所在。
毫无疑问，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。
但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。
下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念：1.大数据仅仅是容量对大数据来说，除了指体积之外，还经常提到Variety（多样）、Variability （可变）、Velocity（速度）和Value（价值）。
关键点在于大数据并不是体积上的增长，更多是未来的实时分析、结构化和非结构化数据的发展，并被企业CIO 用于更好的决策。
综上所述，并不是只有分析大数据才会获得价值。
举个例子，存储和分析1PB 的超时限数据的价值可能比不上实时分析1GB的数据，而从“新鲜”的数据上获得价值比解剖过时的数据更具价值。
2.传统SQL不能在Hadoop上使用众多厂商在Hadoop上投入精力，布局市场战略时，十分清楚HDFS和MapReduce受限于处理类似SQL语言的能力，这也是Hive、Pig和Sqoop最终得以推广的原因。
更多企业通过Hadoop和SQL兼容来管理大量的数据，Pivotal HD 是结合SQL并行处理资料库与Hadoop 2.0，针对企业资料分析需求而优化的Hadoop强化版本。
3.Hadoop是唯一的新IT数据平台谈到数据平台，大型机在IT投资组合里有是一个长期投资，与ERP、CRM和SCM这些系统一样演变至今。
而面对大数据时代，大型机不想被架构遗弃，必须展示在现有IT投资环境中的价值，而许多客户遇到速度、规模和成本的问题，通过vFabric SQLFire这样的内存大数据网络去解决高速数据存取，促进大型机批处理或实时分析报告这些问题。
4.虚拟化会导致性能下降Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务。
之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点。
5.Hadoop只可以在数据中心运行对于在SaaS云服务解决方案，许多云服务允许云端运行Hadoop、SQL，这无疑可以帮助企业省下数据中心建造投资的时间和金钱。
特别是对于公有云情况下，Java开发者可以从Spring Data for Hadoop以及一些其它的GitHub用例中获益。
大数据复杂性6.Hadoop对虚拟化无经济价值Hadoop被很多人认为，尽管在商用服务器上运行，添加一个虚拟层在带来额外支出的同时并不会有额外的价值收益，但其实这个说法并没有考虑到数据和数据分析事实上都是动态的。
