1 大数据概述

1.1 大数据时代到来的背景

时代背景： ①云计算、大数据、物联网三者一起促成三次信息浪潮；

注:
$$表1三次信息化浪潮$$

信息化浪潮	时间	标记	解决问题	代表企业
第一次信息化浪潮	1980年左右	个人计算机	信息处理	IBM、AMD 、Intel、APPLE、微软等
第二次信息化浪潮	1995年左右	互联网	信息传输	yahoo、google、百度、阿里、腾讯等
第三次信息化浪潮	2010年左右	大数据、物联网、云计算	信息爆炸	亚马逊、阿里云、抖音、等

②存储、计算、网络不断地发展给大数据时代的到来提供了技术支持；
注:存储：存储设备容量的不断增加计算：CPU性能不断地增强网络：网络带宽不断提升

③同时数据产生方式的变革也促进了大数据时代；
注：数据产生方式由最初的运营式，如超市购买系统；到后来的用户原创式，如个人发布博客、朋友圈等；到现在的感知式系统都在产生大量的数据，如监控，个人手机使用等

1.2 大数据是什么？以及大数据带来的影响

1.大数据的概念？What exactly is big data?

答：简而言之，大数据是更大、更复杂的数据集，尤其是来自新数据源的数据。这些数据集非常庞大，传统的数据处理软件根本无法管理它们。但这些海量数据可用于解决您以前无法解决的业务问题。(oracle公司)

同时还有一个"4V"的普遍说法：
1）Volume：数据量大；
2）Variety：数据种类繁多；
3）Velocity：处理书读快；
4）Value：价值密度低；
2.大数据的影响

2.1.对科学研究的影响：

大数据时代的到来将我们从计算科学带入到数据密集型科学；

2.2.对人们思维方式的影响
1）全样而非抽样；
2）效率而非精确；
3）相关而非因果；
(笔者思考：对于如今的计算运算能力，不再需要以样本去估算总体；
机器学习中对某些特征与标签之间的探索就是在探索相关，而没有追求因果）

1.3 大数据的应用领域有哪些？

金融：社交情绪分析、信贷风险
网购：推荐系统
安全领域：大数据隐私
个人生活：用户画像
城市：智慧城市
等等

1.4 大数据的关键技术是什么？

大数据的计算的两大层次是数据的存储与管理以及数据处理和分析，两者对应的核心技术分别是分布式存储和分布式处理。

（顾名思义，分布式存储是解决海量数据的存储问题，分布式处理是解决海量数据的处理问题）

1.5 大数据的计算模式有哪些？

大数据产品的服务的领域是不同的，主要分为4种模式，

批处理：不满足时效要求（秒级响应），代表MapReduce、Spark；
流计算：针对流数据的实时计算，马上响应，代表S4、Storm；
图计算：处理图结构数据产品，如Pregel；
查询分析计算：交互式查询，在海量数据中查询，代表Hive，Dremel；

1.6 大数据、云计算、物联网之间的关系

云计算：通过网路以服务的方式为用户提供非常廉价的计算机资源，如百度云；

云计算有三种服务方式：IaaS，PaaS，SaaS

云分为三种类型：公有云，私有云，混合云；

云计算的关键技术：
云计算解决了海量数据的分布式存储和分布式处理两大问题；
主要特征为：虚拟化，多租户