大数据现象是怎么形成的？ 云计算 课后作业 大数据现象是怎么形成的
\u5927\u6570\u636e\u73b0\u8c61\u662f\u600e\u4e48\u5f62\u6210\u7684\u4ee5\u524d\u6211\u4eec\u5173\u6ce8\u7684\u90fd\u662f\u4ea4\u6613\u7cfb\u7edf\u548c\u4e1a\u52a1\u7cfb\u7edf\u4ea7\u751f\u7684\u6570\u636e\uff0c\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u53bb\u5206\u6790\u5c55\u73b0\uff0c\u5176\u5b9e\u7ec8\u7aef\uff0c\u5c24\u5176\u662f\u4e2a\u4eba\u5404\u79cd\u6d41\u6c34\u64cd\u4f5c\uff0c\u4f8b\u5982\u8d2d\u4e70\u7269\u54c1\u6e05\u5355\uff0c\u4e0a\u7f51\u6d4f\u89c8\u5386\u53f2\uff0c\u7167\u7247\uff0c\u5fae\u535a\u7b49\u4e5f\u6709\uff0c\u4f46\u662f\u4e0d\u5173\u6ce8\uff0c\u800c\u5927\u6570\u636e\u65f6\u4ee3\uff0c\u66f4\u591a\u7684\u662f\u5173\u6ce8\u8fd9\u4e9b\u5927\u91cf\u7684\u6570\u636e\uff0c\u671f\u671b\u5206\u6790\u8fd9\u4e9b\u6570\u636e\u6765\u53d1\u73b0\u4ef7\u503c\uff0c\u56e0\u6b64\u5927\u6570\u636e\u5176\u5b9e\u4ee5\u524d\u5728\u7cfb\u7edf\uff0c\u7ec8\u7aef\uff0c\u4e2a\u4eba\u7b49\u7b49\u90fd\u5728\u4ea7\u751f\uff0c\u53ea\u662f\u6ca1\u6709\u52a0\u4ee5\u5229\u7528\u800c\u5df2\uff0c\u73b0\u5728\u8981\u5206\u6790\u8fd9\u4e9b\u6570\u636e\u4ece\u4e2d\u53d1\u73b0\u4ef7\u503c\u3002
\u5f53\u6570\u636e\u91cf\u3001\u6570\u636e\u7684\u590d\u6742\u7a0b\u5ea6\u3001\u6570\u636e\u5904\u7406\u7684\u4efb\u52a1\u8981\u6c42\u7b49\u8d85\u51fa\u4e86\u4f20\u7edf\u6570\u636e\u5b58\u50a8\u4e0e\u8ba1\u7b97\u80fd\u529b\u65f6\uff0c\u79f0\u4e4b\u4e3a\u201c\u5927\u6570\u636e\uff08\u73b0\u8c61\uff09\u201d\u3002\u53ef\u89c1\uff0c\u8ba1\u7b97\u673a\u79d1\u5b66\u4e0e\u6280\u672f\u4e2d\u662f\u4ece\u5b58\u50a8\u548c\u8ba1\u7b97\u80fd\u529b\u89c6\u89d2\u7406\u89e3\u201c\u5927\u6570\u636e\u201d\u2014\u2014\u5927\u6570\u636e\u4e0d\u4ec5\u4ec5\u662f\u201c\u6570\u636e\u5b58\u91cf\u201d\u7684\u95ee\u9898\uff0c\u8fd8\u6d89\u53ca\u201c\u6570\u636e\u589e\u91cf\u201d\u3001\u590d\u6742\u5ea6\u548c\u5904\u7406\u8981\u6c42\uff08\u5982\u5b9e\u65f6\u5206\u6790\uff09\u6709\u5173\u3002
\u5927\u6570\u636e\uff08Big Data\uff09\u53c8\u79f0\u4e3a\u5de8\u91cf\u8d44\u6599\uff0c\u6307\u9700\u8981\u65b0\u5904\u7406\u6a21\u5f0f\u624d\u80fd\u5177\u6709\u66f4\u5f3a\u7684\u51b3\u7b56\u529b\u3001\u6d1e\u5bdf\u529b\u548c\u6d41\u7a0b\u4f18\u5316\u80fd\u529b\u7684\u6d77\u91cf\u3001\u9ad8\u589e\u957f\u7387\u548c\u591a\u6837\u5316\u7684\u4fe1\u606f\u8d44\u4ea7\u3002\u201c\u5927\u6570\u636e\u201d\u6982\u5ff5\u6700\u65e9\u7531\u7ef4\u514b\u6258\u00b7\u8fc8\u5c14\u00b7\u820d\u6069\u4f2f\u683c\u548c\u80af\u5c3c\u65af\u00b7\u5e93\u514b\u8036\u5728\u7f16\u5199\u300a\u5927\u6570\u636e\u65f6\u4ee3\u300b\u4e2d\u63d0\u51fa\uff0c\u6307\u4e0d\u7528\u968f\u673a\u5206\u6790\u6cd5\uff08\u62bd\u6837\u8c03\u67e5\uff09\u7684\u6377\u5f84\uff0c\u800c\u662f\u91c7\u7528\u6240\u6709\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\u5904\u7406\u3002\u5927\u6570\u636e\u67094V\u7279\u70b9\uff0c\u5373Volume\uff08\u5927\u91cf\uff09\u3001Velocity\uff08\u9ad8\u901f\uff09\u3001Variety\uff08\u591a\u6837\uff09\u3001Value\uff08\u4ef7\u503c\uff09\u3002
\u5927\u6570\u636e\u73b0\u8c61\u662f\uff0c\u968f\u7740\u4e92\u8054\u7f51\u7684\u6025\u901f\u53d1\u5c55\uff0c\u548c\u6211\u4eec\u4ea7\u751f\u7684\u5404\u79cd\u6d77\u91cf\u4fe1\u606f\uff0c\u5fc5\u7136\u5f62\u6210\u7684\uff0c\u4e91\u8ba1\u7b97\u53ef\u8c13\u662f\u5927\u6570\u636e\u6700\u597d\u7684\u5e2e\u624b \u5e0c\u671b\u5bf9\u4f60\u6709\u5e2e\u52a9 \u91c7\u7eb3\u54e6
大数据是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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
扩展资料
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
参考资料来源：百度百科-大数据
以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。
当数据量、数据的复杂程度、数据处理的任务要求等超出了传统数据存储与计算能力时，称之为“大数据（现象）”。可见，计算机科学与技术中是从存储和计算能力视角理解“大数据”——大数据不仅仅是“数据存量”的问题，还涉及“数据增量”、复杂度和处理要求（如实时分析）有关。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
绛旓細2010骞2鏈,鑲凹鏂 搴撳厠灏斿湪銆婄粡娴庡浜恒嬩笂鍙戣〃浜嗛暱杈14椤电殑澶ф暟鎹涓撻鎶ュ憡銆婃暟鎹,鏃犳墍涓嶅湪鐨勬暟鎹嬨傚簱鍏嬪皵鍦ㄦ姤鍛婁腑鎻愬埌:鈥滀笘鐣屼笂鏈夌潃鏃犳硶鎯宠薄鐨勫法閲忔暟瀛椾俊鎭,骞朵互鏋佸揩鐨勯熷害澧為暱銆備粠缁忔祹鐣屽埌绉戝鐣,浠庢斂搴滈儴闂ㄥ埌鑹烘湳棰嗗煙,寰堝鏂归潰閮藉凡缁忔劅鍙楀埌浜嗚繖绉嶅法閲忎俊鎭殑褰卞搷銆傜瀛﹀鍜岃绠楁満宸ョ▼甯堝凡缁忎负杩欎釜鐜拌薄鍒涢犱簡涓涓...
绛旓細缁忚繃澶氬勾鏉ョ殑鍙戝睍鍜屾矇娣锛屼汉浠澶ф暟鎹凡缁褰㈡垚鍩烘湰鍏辫瘑鏄澶ф暟鎹幇璞婧愪簬浜掕仈缃戝強鍏跺欢浼告墍甯︽潵鐨勬棤澶勪笉鍦ㄧ殑淇℃伅鎶鏈簲鐢ㄤ互鍙婁俊鎭妧鏈殑涓嶆柇浣庢垚鏈寲銆傚ぇ鏁版嵁娉涙寚鏃犳硶鍦ㄥ彲瀹瑰繊鐨勬椂闂村唴鐢ㄤ紶缁熶俊鎭妧鏈拰杞‖浠跺伐鍏峰鍏惰繘琛岃幏鍙栥佺鐞嗗拰澶勭悊鐨勫法閲忔暟鎹泦鍚堬紝鍏锋湁娴烽噺鎬с佸鏍锋с佹椂鏁堟у強鍙彉鎬х瓑鐗瑰緛锛岄渶瑕佸彲浼哥缉...
绛旓細浜氶┈閫婄綉缁滄湇鍔(AWS)銆佸ぇ鏁版嵁绉戝瀹禞ohnRauser鎻愬埌涓涓畝鍗曠殑瀹氫箟:澶ф暟鎹氨鏄换浣曡秴杩囦簡涓鍙拌绠楁満澶勭悊鑳藉姏鐨勫簽澶ф暟鎹閲忋傜爺鍙戝皬缁勫澶ф暟鎹殑瀹氫箟:"澶ф暟鎹槸鏈澶х殑瀹ｄ紶鎶鏈佹槸鏈鏃堕鐨勬妧鏈,褰撹繖绉鐜拌薄鍑虹幇鏃,瀹氫箟灏卞彉寰楀緢娣蜂贡銆" Kelly璇:"澶ф暟鎹槸鍙兘涓嶅寘鍚墍鏈夌殑淇℃伅,浣嗘垜瑙夊緱澶ч儴鍒嗘槸姝ｇ‘鐨勩傚澶ф暟鎹殑涓閮ㄥ垎璁ょ煡...
绛旓細3. 杩芥眰鍒╂鼎鐨勯┍鍔細澶ф暟鎹潃鐔熺殑涓昏鎺ㄥ姩鍔涙槸鍟嗗鐨勫埄娑﹁拷姹傘傚晢瀹跺彲鑳介氳繃杩欑鏂瑰紡澧炲姞鏀剁泭锛屾敼鍠勮储鍔＄姸鍐碉紝鍚稿紩鏇村鎶曡祫銆傜劧鑰岋紝杩欑鍋氭硶蹇借浜嗘秷璐硅呯殑鍒╃泭锛屾湁鎹熶紒涓氬０瑾夛紝搴斿綋鍙楀埌鍒舵銆傜患涓婃墍杩帮紝澶ф暟鎹槸涓鎶婂弻鍒冨墤锛屾棦鑳戒究鍒╂垜浠殑鐢熸椿锛屼篃鍙兘瀵艰嚧娑堣垂鑰呮潈鐩婂彈鎹熴傚洜姝わ紝鎴戜滑蹇呴』璀︽儠澶ф暟鎹潃鐔鐜拌薄锛...
绛旓細涓轰粈涔堜細鍑虹幇杩欑鐜拌薄鍛紵鍏跺疄鎴戣涓轰富瑕佹槸鍥犱负浜轰滑閮藉湪杩芥眰鍒╂鼎锛屾帴涓嬫潵璺熷ぇ瀹跺叿浣撹鏄庛1.寰堝浜哄埄鐢澶ф暟鎹鏉ュ仛浜嬫儏銆傚ぇ鏁版嵁鍙互璇存槸涓涓瘮杈冩柊椴滅殑璇嶈锛屽洜涓鸿繖鏄竴涓柊鐨勬柟闈紝鑳藉鏂逛究鎴戜滑鐨勭敓娲伙紝鍒板簳浠涔堟槸澶ф暟鎹憿锛屾瘮濡傝鎴戜滑鍦ㄦ瘡骞3鏈堜唤鐨勬椂鍊欙紝鎬讳細璐拱澶ч噺鐨勬墜鏈猴紝閭ｄ箞骞冲彴灏卞彲浠ュ埄鐢ㄨ繖涓暟鎹紝鍦...
绛旓細绀句細绉戝绛夐鍩熶腑涓嶅彲鎴栫己鐨勪竴閮ㄥ垎銆澶ф暟鎹殑姒傚康娑夊強鍒版暟鎹殑鑾峰彇銆佸瓨鍌ㄣ佸鐞嗐佸垎鏋愬拰搴旂敤绛夊涓柟闈傚ぇ鏁版嵁鐨勭壒鐐瑰寘鎷暟鎹妯″ぇ銆佹暟鎹被鍨嬪鏍枫佹暟鎹鐞嗛熷害蹇佹暟鎹环鍊奸珮绛夈傞氳繃瀵瑰ぇ鏁版嵁鐨勯噰闆嗐佸瓨鍌ㄥ拰鍒嗘瀽锛屽彲浠ュ府鍔╀汉浠洿濂藉湴鐞嗚В鍜岄娴嬪競鍦鸿秼鍔裤佺ぞ浼氬彉鍖栥佽嚜鐒鐜拌薄绛夛紝浠庤屾敮鎸佸喅绛栧拰鍒涙柊銆
绛旓細澶ф暟鎹娑岀幇鐜拌薄鐨鍏蜂綋琛ㄧ幇褰㈠紡鏈夋暟鎹垎鏋愬強鎸栨帢銆佹満鍣ㄥ涔犮佹暟鎹粨搴撲笌鏁版嵁瀹夊叏銆傚ぇ鏁版嵁鎶鏈兘澶熷皢闅愯棌浜庢捣閲忔暟鎹腑鐨勪俊鎭拰鐭ヨ瘑鎸栨帢鍑烘潵锛屼负浜虹被鐨勭ぞ浼氱粡娴庢椿鍔ㄦ彁渚涗緷鎹紝鎻愰珮鍚勪釜棰嗗煙鐨勮繍琛屾晥鐜囷紝鎻愰珮浜嗘暣涓ぞ浼氱粡娴庣殑闆嗙害鍖栫▼搴︺傜浉鍏充俊鎭 1銆佹暟鎹粺璁″強鍒嗘瀽鏄熀浜庡瓨鍌ㄧ殑娴烽噺鏁版嵁杩涜鏅氱殑鍒嗘瀽鍜屽垎绫绘眹鎬伙紝婊¤冻...
绛旓細鏄綋鐜板ぇ鏁版嵁鎶鏈环鍊肩殑鎵嬫锛屾槸杩涙鐨勫熀鐭炽傝繖閲屼粠浜戣绠椼佸垎甯冨紡澶勭悊鎶鏈佸瓨鍌ㄦ妧鏈佹劅鐭ユ妧鏈殑鍙戝睍锛岄槓杩板ぇ鏁版嵁浠庨噰闆嗐佸鐞嗐佸瓨鍌ㄥ埌褰㈡垚缁撴灉鐨勫叏杩囩▼銆傚疄璺垫槸澶ф暟鎹殑缁堟瀬浠峰笺傚湪杩欓噷锛屾垜浠粠浜掕仈缃戝ぇ鏁版嵁銆佹斂搴滃ぇ鏁版嵁銆佷紒涓氬ぇ鏁版嵁銆佷釜浜哄ぇ鏁版嵁鍥涗釜鏂归潰鏉ユ弿缁樺ぇ鏁版嵁鐨勭編濂藉浘鏅拰灏嗚瀹炵幇鐨勮摑鍥俱
绛旓細浠庢湰璐ㄤ笂璁,澶ф暟鎹槸鎸囨寜鐓т竴瀹氱殑缁勭粐缁撴瀯杩炴帴璧锋潵鐨勬暟鎹,鏄潪甯哥畝鍗曡屼笖鐩存帴鐨勪簨鐗,浣嗘槸浠庣幇璞′笂鍒嗘瀽,澶ф暟鎹墍鍛堢幇鍑烘潵鐨勭姸鎬佸鏉傚鏍,杩欐槸鍥犱负鐜拌薄鏄鐢辫瀵熻搴﹀喅瀹氱殑,姝ｅ鑻忚郊鍦ㄨ瘲閲屾墍鎻忚堪鐨,鈥滄í鐪嬫垚宀晶鎴愬嘲,杩滆繎楂樹綆鍚勪笉鍚屻備笉璇嗗簮灞辩湡闈㈢洰,鍙紭韬湪姝ゅ北涓濄 鐢辨鍙,澶ф暟鎹殑鏍稿績鍏抽敭鏄粍缁囩粨鏋,鑰屼笉鏄...
绛旓細绉戝瀹跺拰璁＄畻鏈哄伐绋嬪笀浠粰杩欑鐜拌薄鍒涢犱簡涓涓柊鍚嶈瘝:鈥滃ぇ鏁版嵁鈥濄傚ぇ鏁版嵁鏃朵唬浠涔堟剰鎬?澶ф暟鎹姒傚康浠涔堟剰鎬?澶ф暟鎹垎鏋愪粈涔堟剰鎬?鎵璋撳ぇ鏁版嵁,閭ｅ埌搴曚粈涔堟槸澶ф暟鎹,浠栫殑鏉ユ簮鍦ㄥ摢閲,瀹氫箟绌剁珶鏄粈涔堝憿? 涓:澶ф暟鎹殑瀹氫箟銆 1銆佸ぇ鏁版嵁,鍙堢О宸ㄩ噺璧勬枡,鎸囩殑鏄墍娑夊強鐨勬暟鎹祫鏂欓噺瑙勬ā宸ㄥぇ鍒版棤娉曢氳繃浜鸿剳鐢氳嚦涓绘祦杞欢宸ュ叿,鍦ㄥ悎鐞嗘椂闂村唴...
