服务器维保 大数据如何利用

2014-03-21 10:58 作者：ly 浏览量：

　　也许不远的将来，大数据分析会成为企业必备技能。但那一天还远远未曾到来。当那些供应商花了上百万美元布局大数据分析时，你可以放心，你并没有错过什么。而且你的钱花到了更需要的地方，获得了更多的效率和价值。

　　就大数据来说，它的发展可以分成三个阶段：

　　第一个阶段是组织内部的数据，这些数据通常都是结构化的数据，我们一般将这些数据进行分类、排序等操作，将相同类型的数据进行对比、分析、挖掘，总而言之基本上都是统计工作。

　　第二阶段，数据的范围扩大到行业内，各种各样的应用数据出现，数据量大规模增长，尤其是非结构化数据的出现。典型的像视频、图片这一类的数据，在这一阶段的特点就是非结构化和结构化数据并存，且数据量巨大，要对这些数据进行分析是我们目前现阶段所处在的状态。

　　第三阶段则是未来大数据发展的理想化状态，首先它一定是跨行业的，且数据的范围是整个社会。通过对这些数据进行分析加以使用，将直接改变我们的生活方式，这也是现在很多企业所设想的未来交通、医疗、教育等领域的发展方向。

　　大数据太大不敢用

　　第三个阶段是我们所憧憬的，但在我们所处的第二阶段面对的更多是问题。其中的一个问题就是“大”。大数据给人最直观的感受就是大，它所带来的问题不仅仅是存储，更多的是庞大的数据没办法使用，以交通为例，从2001年开始在北京的主干道上都增设了一些卡口设备，到了今天基本上大街小巷都能看到。

　　大数据太难不会用

　　说到大数据的使用，自然离不开Hadoop，Hadoop本身提供了分布式系统中两个最重要的东西：分布式存储(HDFS)和分布式计算(Mapreduce)。这两者解决了处理大数据面临的计算和存储问题，但更为重要的是，为开发大数据应用开辟了道路。

　　大数据太贵用不起

　　Hadoop的特点就是让你可以使用廉价的x86设备来完成大数据的业务，但事实上如果你真想要用它来完成某些商业任务你还得是个“土豪”。在国外那些使用大数据的成功案例里，亚马逊曾给出过这样一组数字，NASA需要为45天的数据存储服务支付超过100万美元。像Quantcast这样的数字广告公司，同样也是花费了巨额的资金用在Hadoop技术上，来根据自己的需求定制系统。从上面两个案例来看用于商业用途的大数据现阶段还是很费钱的，随着大数据软件环境逐渐成熟，开发工具增多，价格在未来会逐渐降低。

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