大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝?u>云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。

大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)量巨大，達到PB級別。而且，這個龐大的數(shù)據(jù)不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如數(shù)字、符號等數(shù)據(jù))，還包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像、聲音、視頻等數(shù)據(jù))。這使得傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫難以存儲、管理和處理大數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)中，有價值的信息往往隱藏在其中。這就要求大數(shù)據(jù)的處理速度非常快，從而可以在短時間內(nèi)從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息。在大數(shù)據(jù)的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中，通常不僅包含真實數(shù)據(jù)，還包含一些虛假數(shù)據(jù)。這就需要在大數(shù)據(jù)處理中剔除虛假數(shù)據(jù)，用真實數(shù)據(jù)去分析，得到真實結(jié)果。

一、服務(wù)器集群:服務(wù)器集群是提高服務(wù)器整體計算能力的解決方案。它是由互連的服務(wù)器組組成的并行或分布式系統(tǒng)。服務(wù)器群集中的服務(wù)器運行相同的計算任務(wù)。因此，從外部來看，這組服務(wù)器是一個虛擬服務(wù)器，為外界提供統(tǒng)一的服務(wù)。雖然單個服務(wù)器的計算能力有限，但將數(shù)百臺服務(wù)器分組為服務(wù)器集群后，整個系統(tǒng)具有強大的計算能力，能夠支持大數(shù)據(jù)分析的計算負(fù)載。谷歌、亞馬遜和阿里巴巴計算中心的服務(wù)器集群已經(jīng)達到5000臺服務(wù)器的規(guī)模。

二、分布式計算:關(guān)于如何處理大數(shù)據(jù)，計算機科學(xué)界有兩個方向:第一個方向是集中式計算，即增加處理器數(shù)量，以增強單臺計算機的計算能力，從而提高數(shù)據(jù)處理速度。第二個方向是分布式計算，即通過網(wǎng)絡(luò)將一組計算機連接起來，形成一個分散的系統(tǒng)，然后將大量需要處理的數(shù)據(jù)分散到多個部分，提交給分散系統(tǒng)中的計算機組進行同時計算，最后將這些計算結(jié)果進行組合，得到最終的結(jié)果。雖然分散系統(tǒng)中單臺計算機的計算能力不強，但由于每臺計算機只計算一部分?jǐn)?shù)據(jù)，多臺計算機同時計算，分散系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的速度會比單臺計算機高很多。過去，分布式計算理論復(fù)雜，技術(shù)實現(xiàn)困難，因此集中式計算一直是處理大數(shù)據(jù)的主流解決方案。IBM大型機是集中式計算的典型硬件，被許多銀行和政府機構(gòu)用來處理大數(shù)據(jù)。然而，對于當(dāng)時的互聯(lián)網(wǎng)公司來說，IBM大型機太貴了。因此，互聯(lián)網(wǎng)公司專注于可以在廉價計算機上使用的分布式計算。

三、大數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)，表面上看是大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)，價值不高，但經(jīng)過對這些復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析處理，可以從中提取出有價值的信息。大數(shù)據(jù)的分析主要分為五個方面:可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測分析能力、語義引擎和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。可視化是普通消費者經(jīng)常能看到的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的一種體現(xiàn)。比如百度出品的《百度地圖春節(jié)人口遷移大數(shù)據(jù)》就是典型案例之一。可視化分析將大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)化為直觀的圖表，更容易被普通消費者接受和理解。

數(shù)據(jù)挖掘算法是大數(shù)據(jù)分析的理論核心，其本質(zhì)是根據(jù)算法預(yù)先定義的一組數(shù)學(xué)公式，將采集到的數(shù)據(jù)作為參數(shù)變量，從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。著名的“啤酒和尿布”故事就是數(shù)據(jù)挖掘算法的經(jīng)典案例。通過對啤酒和紙尿褲購買數(shù)據(jù)的分析，沃爾瑪挖掘了它們之間此前未知的聯(lián)系，并利用這種聯(lián)系提高了商品的銷量。亞馬遜的推薦引擎和谷歌的廣告系統(tǒng)都使用了大量的數(shù)據(jù)挖掘算法。

預(yù)測分析能力是大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)則，建立科學(xué)的事件模型，并通過將新數(shù)據(jù)帶入模型中，可以預(yù)測未來的事件趨勢。預(yù)測分析能力常用于金融分析和科學(xué)研究領(lǐng)域，如股票預(yù)測或天氣預(yù)報。語義引擎是機器學(xué)習(xí)的成果之一。過去，計算機對用戶輸入內(nèi)容的理解只停留在字符階段，無法很好地理解輸入內(nèi)容的含義，因此往往無法準(zhǔn)確理解用戶的需求。通過分析大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，讓計算機從中學(xué)習(xí)，可以使計算機盡可能準(zhǔn)確地理解用戶輸入的含義，從而掌握用戶的需求，提供更好的用戶體驗。蘋果的Siri和谷歌的Google Now都使用語義引擎。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是大數(shù)據(jù)在企業(yè)領(lǐng)域的重要應(yīng)用。為了保證大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要剔除大數(shù)據(jù)中不真實的數(shù)據(jù)，保留最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。因此，需要建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，對收集到的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)進行分析，選擇真實有效的數(shù)據(jù)。有不懂的請咨詢夢飛科技了解。

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