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什么是大数据时代，它对社会的挑战是什么？随着信息技术的日益发展，大数据时代已经悄然而至。
那么，什么是大数据时代？它对社会又带来了哪些挑战呢？本文将从以下几个方面进行探讨：一、大数据时代的定义及其应用领域大数据是指规模巨大、类型复杂、速度快，以至于传统数据处理技术无法处理和分析的数据。
大数据时代已经成为当今信息时代的一大特征，其应用领域也非常广泛，包括金融、医疗、农业、教育等各个行业。
例如，大数据技术可以被应用于金融领域，帮助银行实现客户信息的智能化管理，预测风险与市场趋势，提供个性化的金融服务，为金融机构的决策提供数据支持；在医疗领域，大数据技术可以被用来进行医学影像分析、研究新药、预测疾病发生和治疗效果等。
二、大数据时代对社会的挑战然而，大数据时代也带来了许多挑战，下面就几个方面来探讨一下。
1.数据安全问题大数据时代所处理的数据越来越多、越来越重要，数据安全也成为了大数据时代亟需面对的一个难题。
2019年，全球平均每个组织都有6次安全违规事件。
对此，各国政府和企业都需要加强数据安全保护，建立更加完善的数据安全审计和监管机制。
2.数据隐私问题大数据时代所处理的数据普遍涉及到个人隐私，如何保护用户的隐私成为了一大难题。
借助大数据技术，数据分析者可以获取到大量的个人信息，其滥用甚至泄露用户个人信息必定引发舆论和法律的关注。
因此，政府和企业需要建立健全的数据保护法律法规，强化用户隐私保护。
3.数据量大和杂乱无章的问题大数据时代的数据量很大，类型也很复杂，由于数据来源的不确定性，数据本身的质量也很难保证，导致在数据分析的过程中难以从大数据中挖掘出精准的信息。
因此，需要进行数据清洗和处理，提高数据的质量和准确性。
4.人才短缺问题随着各个行业对大数据技术应用的不断深入，对大数据人才的需求也越来越多，但相应的人才缺口也越来越明显。
因此，政府和企业需要建立更加完善的培养和引导机制，提高大数据人才的培养和素质。
综上所述，随着大数据时代的到来，虽然为我们带来了很多便利和发展机遇，但其也带来了一系列新的挑战。
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。
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
大数据时代：揭秘数据背后的力量知识点：大数据时代的概念与特征大数据时代是指在信息技术发展迅速的背景下，数据产生、存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而使得人们可以处理比以往任何时候都要多的数据。
这些数据可以来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、交易记录等。
大数据时代具有以下几个特征：1. 数据量庞大：大数据时代的一个显著特征是数据量的激增。
这些数据可以来自各种渠道，如互联网、社交媒体、传感器、金融交易等。
2. 数据类型多样：大数据时代不仅仅是数据量的增加，还涉及数据类型的多样化。
这些数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据；也可以是非结构化的，如文本、图片、视频等。
3. 数据处理速度快：在大数据时代，数据处理的速度也非常快。
这得益于硬件和软件的发展，特别是云计算和分布式计算技术的发展。
4. 数据价值密度低：虽然大数据时代的数据量很大，但其中真正有价值的信息并不占很大比例。
因此，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，是大数据技术的一个重要挑战。
知识点：大数据的处理与分析技术大数据的处理和分析技术是大数据时代的核心技术，主要包括以下几个方面：1. 数据采集与存储：大数据的采集和存储是大数据处理的第一步。
这涉及到各种数据源的接入、数据抓取技术以及数据存储技术，如分布式文件系统HDFS 等。
2. 数据预处理：在数据分析之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，以提高数据质量。
3. 数据分析：大数据分析主要包括统计分析、数据挖掘、机器学习等方法。
这些方法可以帮助我们从海量数据中发现规律、趋势和关联性。
4. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形、图表等形式展示出来，以便于人们更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI 等。
知识点：大数据在各领域的应用大数据技术在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 金融领域：大数据在金融领域的应用主要包括信用评级、风险管理、欺诈检测等。
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。
浅谈大数据时代在当今社会，我们正身处一个被数据环绕的时代。
大数据这个词汇，已经不再是一个陌生的概念，它已经深深地融入了我们生活的方方面面，从日常的购物消费到医疗健康，从教育学习到娱乐休闲，几乎无处不在。
大数据究竟是什么呢？简单来说，大数据就是海量的、多样化的、高速产生的数据集合。
这些数据的来源极其广泛，包括互联网上的搜索记录、社交媒体的互动、电子商务的交易信息、传感器收集的环境数据等等。
它们的规模之大，往往超出了传统数据处理技术的能力范围。
大数据时代给我们带来了诸多便利。
以购物为例，当我们在电商平台上浏览商品时，平台会根据我们的浏览历史、购买记录以及相似用户的行为数据，为我们推荐可能感兴趣的商品。
这不仅节省了我们寻找商品的时间，还能让我们发现一些原本可能错过的好东西。
在交通出行方面，通过对大量的交通流量数据进行分析，城市管理者可以优化信号灯设置，改善道路规划，从而缓解交通拥堵。
教育领域也因大数据而发生了变革。
在线教育平台能够收集学生的学习数据，比如答题时间、错误率、学习时长等，通过对这些数据的分析，教师可以了解每个学生的学习情况，提供个性化的教学方案，实现因材施教。
然而，大数据时代也并非只有阳光，它也带来了一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护的问题。
大量的个人数据被收集和存储，一旦这些数据遭到泄露或被不当使用，将会给个人带来极大的损失。
比如个人的财务信息、健康状况、家庭住址等敏感数据，如果落入不法分子手中，可能会导致财产损失、诈骗甚至人身安全受到威胁。
其次，大数据可能导致信息茧房的出现。
由于算法会根据我们的偏好为我们推送信息，我们很容易陷入自己感兴趣的内容中，难以接触到不同的观点和想法。
这会限制我们的视野，使我们的思维变得狭隘。
另外，大数据的分析结果也并非绝对准确。
数据的质量、分析方法的合理性等因素都可能影响结果的可靠性。
如果过于依赖大数据的分析结果，可能会做出错误的决策。
面对大数据时代带来的这些问题，我们需要采取一系列措施来应对。
对大数据时代的认识和理解1.什么是大数据时代随着技术的不断发展，如今我们进入了一个全新的时代，那就是大数据时代。
传统的数据处理方式已经无法满足我们所面临的数据规模和复杂性，而大数据技术的出现解决了这个难题，使得我们可以更高效、更准确地从庞大的数据中提取有用的信息，并发现新的商业机会。
大数据时代的到来不仅是技术层面的进步，也是社会变革的激发和发展。
2.大数据时代的特点大数据时代最明显的特点就是数据量的大规模，而且数据在不断地增长和更新。
此外，这些数据包含的来源多样，包括传感器数据、日志数据、手机应用数据等等，这些数据的类型和构成也多种多样。
而对于这些数据的处理，传统的方法已无能为力，需要依靠新一代的技术和算法，如云计算、分布式系统、机器学习等。
3.大数据时代的应用大数据技术的应用范围也很广泛，包括商业、政府、医疗、科研等领域。
比如在商业领域，大数据技术可以用于数据分析，帮助企业更好地了解用户需求、市场趋势，掌握商业机会等。
在政府领域，可用于实现精准扶贫、社会治理、公共安全等。
在医疗领域，可以针对不同患者群体进行数据分析和挖掘，医疗系统可以开发出更加个性化的诊疗方案。
4.大数据时代的挑战虽然大数据技术带来了很多好处，但与此同时也带来了很多挑战。
其中最大的一个挑战就是数据的安全问题，随着数据的增加和共享，数据泄露的风险也变得更大。
同时，大数据的处理也需要消耗大量的计算资源，这也带来了很高的IT成本和能源成本。
还有一个挑战是数据隐私问题，如何在尊重用户隐私的前提下，为数据分析提供足够的可持续性。
总之，大数据时代是一个充满机遇和挑战的时代，我们需要不断研究和发展相关技术，应对未来的变化和挑战。
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。
大数据时代的概念和特点随着信息技术的发展和应用，大数据技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据时代的到来，给我们带来了许多新的概念和特点。
本文将就大数据时代的概念和特点展开探讨。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高速发展的背景下，不同正奇需求之间数据量巨大、速度快、多样性丰富等特征的时代。
这些数据可以来自互联网、社交媒体、物联网、传感器等各个渠道，涵盖了人类社会活动的方方面面。
大数据时代的概念主要包括以下几个方面。
1.1 数据量巨大传统的数据处理方式已经无法满足现代社会对数据处理的需求，传统的数据库技术在处理海量数据时会遇到性能瓶颈和存储限制。
因此，大数据时代的特点之一就是数据量巨大，以至于传统的数据处理方式无法处理这样规模的数据。
1.2 速度快在大数据时代，数据的产生速度非常快，传统的数据处理方式已经无法满足实时处理的需求。
例如，金融领域的股票交易数据、网络公司的用户行为数据等，都需要实时进行处理和分析。
因此，大数据时代的特点之一就是需要实时处理海量数据。
1.3 多样性丰富在大数据时代，数据的多样性丰富。
传统的数据处理方式主要处理结构化数据，例如数据库中的数据。
而在大数据时代，除了结构化数据外，还包括文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等非结构化数据。
这些非结构化数据的处理对于传统的数据处理方式来说是一个巨大的挑战。
二、大数据时代的特点2.1 数据价值高在大数据时代，数据被认为是一种重要的资源和资产。
通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和规律。
这些信息和规律可以用来指导决策、优化产品和服务、提升效率等。
因此，大数据时代的特点之一就是数据价值高。
2.2 数据来源广泛在大数据时代，数据的来源非常广泛。
除了传统的数据来源，如企业内部的数据库，还包括互联网、社交媒体、物联网等各种渠道。
这些不同来源的数据具有不同的特点和价值，通过对这些数据的综合分析，可以得到更全面和准确的结论。
大数据时代简析杨雪萍（华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079）【摘要】随着全球信息量的爆炸式增长，“大数据”成为近几年的热点研究对象，本文将基于已有研究文献，并加之最新研究进展、应用成果，从“大数据”的概念、大数据的分析方法、大数据已应用的成功案例、大数据的挑战与展望等多方面进行全面的深入探讨。
【关键词】大数据；关系数据管理技术；MapReduce技术；HDFS；1引言1.1大数据产生背景在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据量正在以极快的速度增长，数据爆炸发生在可以想到的所有设备、应用程序及个体的各个层级上。
根据Gartner公司的研究，全球信息量每年的最低增长率为59%，其中有15%是结构化数据，其余的则由复杂的数据类型组成。
最近的一份报告显示，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，到2016年这个数字将超过2300亿美元，2300亿美元几乎是葡萄牙全年的国内生产总值。
并且根据预测，数据量在未来10年内会增长44倍，但与此同时IT专职人员的数量仅会增长1.4倍。
与此同时，在数据呈爆炸性增长的趋势下，IT还不得不承受节约相关资源及预算的重大压力。
整个网络体系架构将面临革命性改变。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
大规模数据主要有以下几个主要来源【1】：（1）传感器数据(sensor data):分布在不同地理位置上的传感器,对所处环境进行感知,不断生成数据。
即便对这些数据进行过滤,仅保留部分有效数据,长时间累积的数据量也是非常惊人的;(2) 网站点击流数据(click stream data):为了进行有效的市场营销和推广,用户在网上的每个点击及其时间都被记录下来;利用这些数据,服务提供商可以对用户存取模式进行仔细的分析,从而提供更加具有针对性的服务;(3) 移动设备数据(mobile device data):通过移动电子设备包括移动电话和PDA、导航设备等,我们可以获得设备和人员的位置、移动、用户行为等信息,对这些信息进行及时的分析,可以帮助我们进行有效的决策,比如交通监控和疏导系统;(4) 射频ID 数据(RFID data):RFID 可以嵌入到产品中,实现物体的跟踪。
一旦RFID 得到广泛的应用,将是大量数据的主要来源之一。
1.2大数据概念维基百科、数据科学家以及一些研究机构和相关厂商，均提出过大数据的概念，虽未形成统一的定义，但是通过分析不同概念发现，它们之间都存在一个共识，即：大数据的关键是在种类繁多数量庞大的数据中，快速获取信息。
大数据主要有以下四个特征（4V）。
（1）容量大（Volume Big）。
数据量已经从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样性（Variable Type）。
数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）生成速度快（Velocity Fast）。
数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可介入。
（4）价值高（Value High）。
以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；3600全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2 大数据分析技术随着数据生成的自动化以及数据生成速度的加快，需要处理的数据量急剧膨胀，为了从数据中发现知识并加以利用，指导人们的决策，必须对数据进行深入的分析，而不仅仅是形成报表。
下面介绍三种主要的大数据分析技术关系数据管理技术（RDBMS）、MapReduce技术以及关系数据管理技术和MapReduce的混合架构。
2.1 关系数据管理技术关系数据管理技术（并行数据库）起源于20世纪80年代，经过了将近40年的发展，成为了一门成熟的、同时仍在不断演进的分析技术。
关系数据管理技术的主流应用包括OLTP 应用、OLAP 应用以及数据仓库等。
SQL 语言作为存取关系数据库系统的语言得到了标准化,经过不断扩充，其功能和表达能力不断增强。
其主要采用shared-nothing结构【1】，将关系表在节点间横向划分，并且利用优化器对执行过程进行调度和管理，其目标是高性能和高可用性。
2.1.1 关系数据管理技术的优势并行数据库的最大优势在于性能【2】。
这主要得益于数据库界近几十年的研究成果——许多先进的技术手段及算法, 如索引、数据压缩、物化视图、结果缓冲、I / O 共享、优化的数据连接等。
但是在大数据时代, 如前言所述, 数据移动的实现方式将影响其性能。
并行数据库通过SQL 向外提供数据访问服务,SQ L 因其简单易用的特点而被广泛使用。
因此, 大多BI 工具都支持基于标准SQL 的数据交互方式,使得关系数据库能较好地兼容当前多数BI 工具。
某些数据库, 如IBM DB2 还针对一些BI 工具进行了优化。
但在大数据分析面前, SQL 接口面临巨大挑战。
SQL 的优势源于其对底层数据访问的封装, 但封装在一定程度上影响了其开放性。
而且并行数据库提供的用户自定义函数大都是基于单数据库实例设计的, 从而不能在机群上并行执行, 也即意味着传统的实现方式不适合大数据的处理及分析。
而且, 在并行数据库中实现用户自定义函数往往需要经过复杂的系统交互, 甚至要熟悉数据库的内部结构及系统调用等, 从而难以使用。
2.1.2 关系数据库的局限关系数据管理技术在大数据时代将丧失互联网搜索这个机会，其主要原因是关系数据管理系统的扩展性遇到了前所未有的障碍，不能胜任大数据分析的要求。
关系数据管理模型追求的是高度的一致性和正确性，在扩展性、容错性、成本、对异构环境的支持等几项上有所欠缺，当然其最大问题仍旧是扩展性。
面向超大数据的分析需求，纵向扩展（scale up）系统，即通过增加或者更换CPU、内存、硬盘以及扩展单个节点的能力，终将遇到瓶颈；横向扩展（scale out）系统，即通过增加计算节点连接成集群，并且改写软件，使之在集群上并行执行，才是经济的解决办法。
使用大规模集群实现大数据的管理和分析,需要应对的挑战很多,其中,系统的可用性摆到了重要的位置。
总结而言，关系数据管理技术扩展性有限【1】主要因为如下几点：（1）并行数据库软件级容错能力较差。
并行数据库基于高端硬件设计, 并且假设查询失败属于稀有事件。
因此当查询失败时, 一般采取重做查询的方式。
而在大规模机群环境下, 查询失败将会变为一个普通事件。
极端情况下, 并行数据有可能出现不停重做查询的局面;（2）并行数据库对异构硬件的支持非常有限, 且对于处理较慢的节点反应敏感, 容易出现“木桶效应”。
完全基于同构硬件搭建大规模机群在现实中是较难实现的。
因而, 对异构硬件的支持能力影响了其扩展性;（3）并行数据库若做到大规模可扩展, 其代价将会较高( 需基于高端硬件来保证可靠性, 需购买昂贵的软件系统) , 从而限制了其扩展性;（4）根据CAP理论 , 在分布式系统中, 数据一致性( Consistency ) 、可用性( Availability ) 、子网可分解性( Netwo rk Part it ioning ) 不可同时兼得,选择其中任两项, 便会损害另一项。
并行数据库追求的是数据一致性和系统的可用性, 从而影响了它的扩展能力。
（5）基于并行数据库实现的传统数据仓库借助于外围工具( ET L 工具、OLAP 产品、BI 报表工具、统计分析软件等) 来完成数据的预处理和分析展现任务, 导致其数据处理及分析过程涉及大量的数据迁移和计算, 分析延迟往往较高。
2.2 MapReduce技术MapReduce技术是Google公司于2004年首次提出，作为面向大数据分析和处理的并行计算模型，立刻引起了工业界和学术界的广泛关注。
与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce 适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据量在TB 和PB 级别，在这个量级上，传统方法通常已经无法处理数据。
MapReduce 将分析任务分为大量的并行Map 任务和Reduce 汇总任务两类。
Map 任务运行在多个服务器上。
目前部署的最大集群有4000 个服务器。
本文中主要是基于MapReduce的开源实现Hadoop为主而进行介绍。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）【4】是运行在通用硬件上的分布式文件系统。
HDFS提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
HDFS已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。
HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。
2.2.1 MapReduce技术适合处理的任务【4】（1）复杂的数据：业务数据不能适合行列的数据库结构。
数据可能来源于多种格式：多媒体数据、图像数据、文本数据、实时数据、传感器数据等等。
当有新的数据来源时，可能会有新的数据格式的出MapReduce可以存放和分析各种原始数据格式。
（2）超大规模数据：很多公司仅仅因为数据存放成本过高就放弃了很多有价值的数据。
新的数据来源使得问题更为严重，新的系统和用户带来比以往更多的数据。
Hadoop 的创新构架使用低成本的常规服务器储存和处理海量的数据。
（3）新的分析手段：海量复杂数据分析需要使用新的方法。
新的算法包括自然语言分析、模式识别等。
只有Hadoop 的构架才能方便高效地使用新的算法来处理和分析海量数据。
MapReduce程序的具体执行过程如下所示：MapReduce并行计算过程2.2.2 MapReduce技术的核心优势【4】（1）高度可扩展，可动态增加/削减计算节点，真正实现弹性计算；（2）高容错能力，支持任务自动迁移、重试和预测执行，不受计算节点故障影响；（3）公平调度算法，支持优先级和任务抢占，兼顾长/短任务，有效支持交互式任务；（4）就近调度算法，调度任务到最近的数据节点，有效降低网络带宽；（5）动态灵活的资源分配和调度，达到资源利用最大化，计算节点不会出现闲置和过载的情况，同时支持资源配额管理；（6）经过大量实际生产环境使用和验证，最大集群规模在4000个计算节点。
2.2.3 MapReduce应用场景【4】（1）视频分析和检索：使用Hadoop MapReduce算法，将存放在视频图片库中的海量数据并行分析检索，并可以将分析结果实时汇总，以提供进一步的分析及使用。
MapReduce算法使得原来需要几天的分析计算缩短到几个小时，如果需要甚至可以通过添加服务器的方式线性增加系统的处理能力。
