大数据有两个含义:
1.大批量数据。 那有多大?比如你看一本电子小说,几百万字的小说,如果每天看很多,至少需要一周到半个月的时间。 存储这么多文本需要多少空间。 在我们的手机和电脑上?这只是10MB也就是说,如果您在一周内处理10MB的文本内容,则处理1GB的内容将需要大约716天,即近两年。 目前互联网公司每天产生的数据量为.10GB到10,000GB这是一个数据量,如果一个人处理它需要20到20,000年。 这在时间和成本上几乎是不可能实现的,因为这是数据量。 一天内的数据。
同样,我们也能感受到存储的成本:每个人的手机、电脑上都有存储空间。 手机应有256GB,计算机应有2TB(2048GB)左右。 这样的存储空间可能并非如此。 可以在公司保存几天。 您是否敢想象打开1GBEXCEL或TXT文本文档?有兴趣的朋友可以尝试一下。 你会发现你的电脑会变得非常慢并且卡住,你甚至无法打开这个文档。
在这种情况下,公司肯定不会这样做,因为数据无法处理,这意味着无论做多少工作,都不会知道得到什么、失去什么。 企业必须赚钱才能生存。 如果它想要处理这些数据,然后购买更强大的机器作为服务器来处理这些信息,那么成本将非常高,企业将无法承担。 于是,有人问:贵吗?有没有办法使用许多便宜的机器来处理数据?构建出色机器的技术?就像组合技能一样?
2、有需求,就会有大牌。 很快,一种新的IT技术框架——分布式数据处理框架诞生了。 目标很明确,就是解决上面的问题。 提到的问题——让许多廉价的机器组合成一个强大的系统,设计用于在短时间内处理大量数据。 这叫大数据处理技术,也是我们大数据的第二个含义,就是。 我们所说的大数据。
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大数据是指使用常规软件工具无法在一定时间范围内捕获、管理和处理的数据集合。 通过大量的统计,我们可以了解每个人的喜好和愿望,得到他们想要的东西,比如精准营销、信用分析、使用分析等。
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