大数据的初次相识

大数据的简介

先给大家分享一个尝试来拓展我们的认知哈

1 Byte（B） = 8 bit
1 Kilo Byte（KB） = 1024B
1 Mega Byte（MB） = 1024 KB
1 Giga Byte （GB）= 1024 MB
1 Tera Byte（TB）= 1024 GB (多数人认知到这里)
1 Peta Byte（PB） = 1024 TB (认知超过60%的人)
1 Exa Byte（EB） = 1024 PB
1 Zetta Byte（ZB） = 1024 EB
1 Yotta Byte（YB）= 1024 ZB (认知超过80%的人)
1 Bronto Byte（BB） = 1024 YB
1 Nona Byte（NB）=1024 BB
1 Dogga Byte（DB）=1024 NB(认知超过90%的人)
1 Corydon Byte（CB）=1024DB(认知超过95%的人)
1 Xero Byte （XB）=1024CB(认知超过博主的人,噫…)

有得人看了之后都觉得自己手机内存小了,嘿嘿嘿

概念

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。

特点（IBM提出）

Volume（大量）
Velocity（高速）
Variety（多样）
Value（低价值密度）
Veracity（真实性）

既然数据量很大,那么传统的数据处理技术已经无法胜任,梳理海量的核心技术是什么呢?

海量数据的储存（分布式）
海量数据的运算（分布式）

这些看似很牛逼的核心技术，其实并不需要我们从零开始研究，只需要站在巨人的肩膀,看到更远的远方,运用成型的框架存储和运算。

存储类型的框架

• HDFS–分布式文件储存系统
• HBase–分布式数据库系统
• Kafka – 分布式消息缓存系统

运算类型的框架

• Hive – 数据仓库工具(可接收SQL,翻译成mapreduce或者spark程序运行)
• Flume – 数据采集
• Sqoop – 数据迁移
• Elisticsearch – 分布式搜索引擎

大数据应用场景(了解即可)

1.物流仓储:助力商家精细化运营,提升销量,节约成本
2.零售:分析用户消费习惯,为用户购买商品提供方便,从而提升商品销量
3.旅游:深度结合大数据能力与旅游业需求,共建旅游产业智慧管理,智慧服务和智慧营销的未来
4.商品推荐:给用户推荐喜欢的商品
5.保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准推销,提升精细化定价能力
6.金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险
7.房产:大数据全面助力于房地产行业,打造精准投策与营销
8.人工智能

大数据部门结构

注意!!!

换个角度来说大数据其实就是数据多点罢了,我们要做的就是换一种思维对数据进行更好的操作而已。

这么想是不是大数据也没有那么难了,嘿嘿嘿!!!

博主也是来自我安慰的,哈哈哈

从今天开始博主可能要向大数据迈出第一步了

自爱学习过程中,知其然,知其所以然

期待与大家在交流中共同学习

本博主会结合自身的学习与大家分享技术上的点点滴滴

后续对于框架技术方面,博主会持续更新…欢迎大家关注、点赞和评论!

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