大数据技术的基础与应用随着互联网的普及，各种数字数据不断被产生和存储。
这些数据，可以来自社交网络、手机应用、电子商务平台等各个领域，数据的数量庞大，涉及的信息也很广泛。
如何挖掘和利用这些数字信息，成为了当今社会关注的焦点。
大数据技术因此应运而生，并且正迅速发展和普及。
大数据技术是指通过一定的技术手段和方法，对大规模非结构化和半结构化数据进行处理、挖掘和应用的一种数据处理技术。
大数据技术涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据可视化和数据分析等方面。
同时大数据技术具有高效快速、高容错性、高可扩展性等特点，并能为企业提供全新的商业价值和经济效益。
大数据技术的基础是数据采集和数据存储。
数据采集是指在应用程序中设定规则和参数，以自动化方式从各种数据源中实时或定期地获取信息的过程。
数据源可以是数据库、文本文件、网站、邮件、短信等形式。
要进行数据采集必须确定好数据的来源、格式和获取频率等关键性参数。
简单的数据采集可通过程序来完成，复杂的采集可通过爬虫技术进行。
数据存储是指将采集的数据进行分类、规范化和整合存储的过程。
数据存储方式可以是关系型数据库，也可是非关系型数据库。
非关系型数据库通常被称为NoSQL数据库，其优点是能存储更为复杂的数据形式，支持高并发和高吞吐量。
数据处理是大数据技术的核心部分，主要包括实时计算和批量处理两种形式。
实时计算是指在数据流经过系统时，系统将实时计算并输出结果的方式。
批量处理则是先将要处理的数据集放入到系统中，再对数据进行计算处理。
数据处理的方式和算法也非常多，我在这里只举一个例子，Hadoop是大数据计算的重要工具之一，其框架主要包括Map-Reduce和HDFS两个组件。
Map-Reduce是一种分布式计算模型，能够在分布式环境下完成所有数据处理任务，并将结果汇总完成大数据计算。
HDFS则是Hadoop 的文件系统，可以存储海量数据，并支持数据的分布式存储和扩展。
大数据技术的应用场景也日益广泛，如智慧城市、智能医疗、智能交通、互联网广告投放等领域。
