大数据解析：探索"大"字的含义

“互联网”“大数据”“人工智能”你可能在无数篇文献中都看到过这三个词，这三个词的顺序其实是不能颠倒的。互联网、大数据、人工智能的关系：互联网产生了大量数据，使用大数据技术进行存储+计算，并对人工智能提供支撑。

在互联网时代，我们都能上网，而只要上网就会产生大量数据。

你在逛京东的时候，浏览某一个商品，你的这些行为数据会被记录下来，甚至你把鼠标悬浮在某一个分类上，并没有点击，它就会记录数据。

那这么庞大的数据要怎么存，怎么去计算呢？

当然要把这些数据存储下来。但如果你只是单独存储下来，不去对这些数据进行下一步的分析计算，那这些数据就是死数据，不能产生什么价值。所以要让这些数据产生更大的价值，就要对它们进行计算。

所以大数据解决的两个问题——

海量数据的存储

海量数据的计算

同时，大数据也为人工智能提供支撑。因为人工智能里面其实有很多算法，算法可以简单来理解为公式。但这个公式真的准确么？还是得靠大量的数据来进行校验。

大数据，从表面上看，就是说大的数据量，即海量数据。那你想一想，仅仅是数据量大就是大数据吗？多大算大呢，有一个标准么？

数据，其实是有一个量级的，如上图，看一下数据的度量模型。它的度量单位，MB、GB、TB……可能你在平时的生活中有所接触，现在 1TB、2TB 的移动硬盘也非常普遍了。其实到现在为止，我们全球范围内全人类的整个数据量也就才到 ZB 级。说起 MB，大家可能还有一些体会，到 GB 可能也有一些概念，一个电影它可能就是几十M、几百M，或者几G， 但是你到 PB 可能就没有感觉了。

如何去衡量更大单位的容量大小呢？

1PB 相当于 50% 的全美学术研究图书馆藏书信息内容

5EB 相当于至今全世界人类所讲过的所有话语

1ZB 如同全世界海滩上的沙子数量总和

1YB 相当于 7000 位人类体内的微细胞总和

2020 年，全球数据总量达到了40ZB

那么你肯定想问，到哪个量级才算是“大数据”呢？

有的人说达到 PB 级的数据才算是“大数据”。但实际上，普遍说来，多大的数据量才算大数据并没有一个明确的标准。

很多公司处理的数据量在 TB 级，也就是没达到 PB 级，但是它也要上大数据平台，应用大数据技术。因为传统的技术已经搞不定了，只有用大数据平台来解决业务问题。

大数据（BIG DATA），指无法在一定时间范围内用常规软件工具（比如 MySQL）进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能处理的海量、高增长率和多样化的信息资产。

那常规软件又指什么呢？

学过计算机的同学可能接触过 MySQL ，其实它就属于常规软件。MySQL 就是一种关系型数据库，而关系型数据库说白了是一种二维表格模型，类似于 Excel 是有明确的行和列的二维表格模型。这样看来， IT 时代的很多软件，当我们数据量大了以后，都不太好存，也不太好算了，甚至根本存不了或算不了了。

像这样的数据场景，我们就称之为大数据；解决这样数据场景的技术，我们就称之为大数据技术。

提到大数据技术就不得不谈Hadoop，hadoop是大数据技术的基石和开山之作，是每个想要从事大数据方面工作的人员必须精通的一门技术。

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