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本篇文章給大家分享的是有關大數(shù)據和海量數(shù)據有什么區(qū)別與聯(lián)系，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

”大數(shù)據”包含”海量數(shù)據”的含義，并在內容上超越了海量數(shù)據，簡而言之，”大數(shù)據”是”海量數(shù)據”+復雜類型的數(shù)據。大數(shù)據包括交易和交互數(shù)據集在內的所有數(shù)據集，其規(guī)模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數(shù)據集的能力。

如果僅僅是海量的結構性數(shù)據，那么解決的辦法就比較的單一，用戶通過購買更多的存儲設備，提高存儲設備的效率等解決此類問題。然而，當人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據庫中的數(shù)據可以分為三種類型：結構性數(shù)據、非結構性數(shù)據以及半結構性數(shù)據等復雜情況時，問題似乎就沒有那么簡單了。

大數(shù)據洶涌來襲

當類型復雜的數(shù)據洶涌襲來，那么對于用戶IT系統(tǒng)的沖擊又會是另外一種處理方式。很多業(yè)內專家和第三方調查機構通過一些市場調查數(shù)據發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據時代即將到來。有調查發(fā)現(xiàn)，這些復雜數(shù)據中有85%的數(shù)據屬于廣泛存在于社交網絡、物聯(lián)網、電子商務等之中的非結構化數(shù)據。這些非結構化數(shù)據的產生往往伴隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新的渠道和技術的不斷涌現(xiàn)和應用。

如今大數(shù)據的概念也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此，編者詳細向一些業(yè)內專家詳細了解有關方面的問題，請他們談一談，大數(shù)據是什么和不是什么，以及如何應對大數(shù)據等問題，將系列文章的形式與網友見面。

有人將多TB數(shù)據集也稱作”大數(shù)據”。據市場研究公司IDC統(tǒng)計，數(shù)據使用預計將增長44倍，全球數(shù)據使用量將達到大約35.2ZB（1ZB
= 10億TB）。然而，單個數(shù)據集的文件尺寸也將增加，導致對更大處理能力的需求以便分析和理解這些數(shù)據集。

EMC曾經表示，它的1000多個客戶在其陣列中使用1PB（千兆兆）以上的數(shù)據數(shù)據，這個數(shù)字到2020年將增長到10萬。一些客戶在一兩年內還將開始使用數(shù)千倍多的數(shù)據，1EB（1艾字節(jié)
= 10億GB）或者更多的數(shù)據。

對大企業(yè)而言，大數(shù)據的興起部分是因為計算能力可用更低的成本獲得，且各類系統(tǒng)如今已能夠執(zhí)行多任務處理。其次，內存的成本也在直線下降，企業(yè)可以在內存中處理比以往更多的數(shù)據，另外是把計算機聚合成服務器集群越來越簡單。IDC認為，這三大因素的結合便催生了大數(shù)據。同時，IDC還表示，某項技術要想成為大數(shù)據技術，首先必須是成本可承受的，其次是必須滿足IBM所描述的三個”V”判據中的兩個：多樣性（variety）、體量（volume）和速度（velocity）。

大數(shù)據與海量數(shù)據的區(qū)別

多樣性是指，數(shù)據應包含結構化的和非結構化的數(shù)據。

體量是指聚合在一起供分析的數(shù)據量必須是非常龐大的。

而速度則是指數(shù)據處理的速度必須很快。

大數(shù)據”并非總是說有數(shù)百個TB才算得上。根據實際使用情況，有時候數(shù)百個GB的數(shù)據也可稱為大數(shù)據，這主要要看它的第三個維度，也就是速度或者時間維度。

Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增長率增長，而量是在管理數(shù)據、業(yè)務方面的顯著挑戰(zhàn)，IT領袖必須側重在信息量、種類和速度上。

量：企業(yè)系統(tǒng)內部的數(shù)據量的增加是由交易量、其它傳統(tǒng)數(shù)據類型和新的數(shù)據類型引發(fā)的。過多的量是一個存儲的問題，但過多的數(shù)據也是一個大量分析的問題。

種類：IT領袖在將大量的交易信息轉化為決策上一直存在困擾 – 現(xiàn)在有更多類型的信息需要分析 –
主要來自社交媒體和移動（情景感知）。種類包括表格數(shù)據（數(shù)據庫）、分層數(shù)據、文件、電子郵件、計量數(shù)據、視頻、靜態(tài)圖像、音頻、股票行情數(shù)據、金融交易和其它更多種類。

速度：這涉及到數(shù)據流、結構化記錄的創(chuàng)建，以及訪問和交付的可用性。速度意味著正在被生成的數(shù)據有多快和數(shù)據必須被多快地處理以滿足需求。

雖然大數(shù)據是一個重大問題，Gartner分析師表示，真正的問題是讓大數(shù)據更有意義，在大數(shù)據里面尋找模式幫助組織機構做出更好的商業(yè)決策。

諸子百家談如何定義”大數(shù)據”

盡管”Big Data”可以翻譯成大數(shù)據或者海量數(shù)據，但大數(shù)據和海量數(shù)據是有區(qū)別的。

定義一：大數(shù)據 = 海量數(shù)據 + 復雜類型的數(shù)據

Informatica中國區(qū)首席產品顧問但彬認為：”大數(shù)據”包含了”海量數(shù)據”的含義，而且在內容上超越了海量數(shù)據，簡而言之，”大數(shù)據”是”海量數(shù)據”+復雜類型的數(shù)據。

但彬進一步指出：大數(shù)據包括交易和交互數(shù)據集在內的所有數(shù)據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數(shù)據集的能力。

大數(shù)據是由三項主要技術趨勢匯聚組成：

海量交易數(shù)據：在從
ERP應用程序到數(shù)據倉庫應用程序的在線交易處理（OLTP）與分析系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的關系數(shù)據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續(xù)增長。隨著企業(yè)將更多的數(shù)據和業(yè)務流程移向公共和私有云，這一局面變得更加復雜。

海量交互數(shù)據：這一新生力量由源于
Facebook、Twitter、LinkedIn
及其它來源的社交媒體數(shù)據構成。它包括了呼叫詳細記錄（CDR）、設備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據、通過管理文件傳輸（Manage
File Transfer）協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數(shù)據、科學信息、電子郵件等等。

海量數(shù)據處理：大數(shù)據的涌現(xiàn)已經催生出了設計用于數(shù)據密集型處理的架構，例如具有開放源碼、在商品硬件群中運行的
Apache Hadoop。對于企業(yè)來說，難題在于以具備成本效益的方式快速可靠地從 Hadoop 中存取數(shù)據。

定義二：大數(shù)據包括A、B、C三個要素

如何理解大數(shù)據？NetApp
大中華區(qū)總經理陳文認為，大數(shù)據意味著通過更快獲取信息來使做事情的方式變得與眾不同，并因此實現(xiàn)突破。大數(shù)據被定義為大量數(shù)據（通常是非結構化的），它要求我們重新思考如何存儲、管理和恢復數(shù)據。那么，多大才算大呢？考慮這個問題的一種方式就是，它是如此之大，以至于我們今天所使用的任何工具都無法處理它，因此，如何消化數(shù)據并把它轉化成有價值的洞見和信息，這其中的關鍵就是轉變。

基于從客戶那里了解的工作負載要求， NetApp所理解的大數(shù)據包括A、B、C三個要素：分析（Analytic），帶寬（Bandwidth）和內容（Content）。

1、大分析（Big Analytics），幫助獲得洞見 –
指的是對巨大數(shù)據集進行實時分析的要求，它能帶來新的業(yè)務模式，更好的客戶服務，并實現(xiàn)更好的結果。

2、高帶寬（Big Bandwidth），幫助走得更快 –
指的是處理極端高速的關鍵數(shù)據的要求。它支持快速有效地消化和處理大型數(shù)據集。

3、大內容（Big Content），不丟失任何信息-
指的是對于安全性要求極高的高可擴展的數(shù)據存儲，并能夠輕松實現(xiàn)恢復。它支持可管理的信息內容存儲庫、而不只是存放過久的數(shù)據，并且能夠跨越不同的大陸板塊。

大數(shù)據是一股突破性的經濟和技術力量，它為 IT
支持引入了新的基礎架構。大數(shù)據解決方案消除了傳統(tǒng)的計算和存儲的局限。借助于不斷增長的私密和公開數(shù)據，一種劃時代的新商業(yè)模式正在興起，它有望為大數(shù)據客戶帶來新的實質性的收入增長點以及富于競爭力的優(yōu)勢。

以上就是大數(shù)據和海量數(shù)據有什么區(qū)別與聯(lián)系，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網站建設公司行業(yè)資訊頻道。

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文章源于：http://chinadenli.net/article38/cogcpp.html

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