大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据技术采集结果 大数据采集分析技术

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大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。

比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

趋势

数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略，抢占市场先机。

与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

数据泄露泛滥

未来几年数据泄露的增长率也许会达到，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！

一、大数据基础阶段

大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。

1、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令

2、 Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Ja，C/C++，C#，PHP，JaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

二、大数据存储阶段

大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

1、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

2、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

三、大数据架构设计阶段

大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

1、Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！

2、Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

3、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

四、大数据实时计算阶段

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

1、Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

2、storm

Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。

五、大数据数据采集阶段

大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。

1、Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

2、Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！

以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！

大数据可以做什么？

大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。

如何使用大数据？

我们利用已经收集的数据，建立各种数学模型，然后进行模拟运算，通过代入不同的数据，调整每次代入的数据点，计算可能产生的结果数据，并分析这种数据可能产生的影响。这种过程涉及的数据量和变化都是海量的，因此需要强大的计算和存储能力。

大数据有哪些应用场景？

通过医学数据的积累和分析，预测疾病发生的概率，以及如何更好的治愈。

通过人们日常消费数据的积累和分析，预测消费需求，促进销售。

通过环境数据的积累和分析，预测未来气候变化，防范自然灾害。

大数据概念是什么？

随着大数据在越来越多领域的应用，产生了越来越多相关专业领域的上市公司，而在二级股票市场，也对应产生了大数据概念板块，泛指涉及利用大数据的相关技术产生利润的相关行业。

大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据。

目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。

1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。

数据的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

例如，一个中型城市的信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。

业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。

传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。

现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。

4）Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润

有很多的大数据知识可以在尚学堂大数据学院看看直播什么的，会对你有帮助的

那么什么是大数据呢技术？大数据的概念是什么呢？本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向： 大数据概念： 随着每天互联网上海量数据的产生，数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因： 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起，互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说，目前已进入大数据时代。 大数据书籍： 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变.商业与我们的生活》 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明、加速企业创新、变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对和商业智能的影响，能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键，什么是大数据技术？既是一场大机遇，也将引发一场大变革！

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据是什么？

大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。

大数据概念是什么？

随着大数据在越来越多领域的应用，产生了越来越多相关专业领域的上市公司，而在二级股票市场，也对应产生了大数据概念板块，泛指涉及利用大数据的相关技术产生利润的相关行业。

数据科学与大数据技术：大数据时代怎么理解呢？

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

大数据采集是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速、高可靠数据爬取或采集高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术：设计质量评估模型，开发数据质量提高技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。大数据智能感知层主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接人系统，对构、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

1.可视化+脚本

除了可视化的配置外，有自带的脚本语言，对于通用性采集软件来说，能够百分百都能采集是很理想的。

2.自带免费数据库，同步存储数据

可以在采集的同时，进行数据挖掘和分析。挖掘结果和采集同步，存入数据库。软件自带免费数据库，可以免安装免配置使用。

3.企业级数据采集软件

面向企业级的软件，对于多任务管理、采集策略等是面向大规模数据采集而设计。

4.超快采集速度

采集速度在笔记本上可以达到400万条每天，可以达到4000-8000万每天。

我们还有免费的使用版本，使用版本不限功能，采集数量每天上限1000条。

大数据采集技术有哪些

非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。 简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术： Z-Suite具有高性能的大数据分析能力

信息采集很多互联网工作者通过爬虫采集信息，但很多都有反爬机制，所以这时候要不断的换ip才能保持高效的工作效率

当然出结果。企业可以根据采集数据获取产品信息、会员信息、抵扣信息等等。

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。