如何定义大数据，大数据的特点及主流平台

一、大数据定义

大数据尚未形成统一的定义，主流的定义包括三种：

（1）高德纳咨询公司（Gartner Group）对大数据的定义：大数据又可被称为巨量资料，是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力、流程优化能力的海量、高增长率、多样化的信息资产。

（2）维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》对大数据的定义：相较于随机分析法中的抽样调查数据，大数据指所有数据（含个人理解）。

（3）著云台（根据百度百科：一家中国云服务企业）的分析师团队对大数据的定义：通常形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，此类数据在下载至关系型数据库用于分析时会花费较多时间和金钱。

图片来源：学堂在线《大数据导论》    

二、大数据的特点

大数据的特点也被称为大数据的4个“V”，具体如下：   （1）数据量大（Volume），集中存储和集中计算已无法处理其数据量。 数据量大举例：tumblr（全球最大轻博客网站）每日产出9500万条信息，Facebook每日产出25TB日志数据，YouTube每日新增视频数据量168TB。   （2）数据种类和来源多样（Variety）。大数据的数据种类包括：结构化和非结构化数据。非结构化数据占比为80%，且非结构化数据的数据量以63%的年增长率增长（非结构化数据没有统一的数据处理技术）。大数据的数据来源包括：日志、图片、视频、文档、地理位置等。   （3）需要较快的分析处理速度（Velocity）。因为大数据产生速度快，所以也需要较快的分析处理速度。   （4）价值密度较低，但商业价值高（Value）。因为大数据数据量大，所以价值密度相对较低。但通过大数据分析，可以为企业创造高的价值。    

三、大数据平台

目前，大数据主流技术平台是Hadoop。Hadoop被公认为大数据标准开源软件。Hadoop创立于2002年，创始人是Doug Cutting，Hadoop名称来源于Doug Cutting儿子的一头黄色大象玩具。   Hadoop的发展历程如图一所示。Hadoop项目于2006年2月被单独立项（根据百度百科：此前为Apache Lucene的子项目之一），2008年打破1TB数据排序纪录，2017年Hadoop3.0版本发布。  

图片来源：学堂在线《大数据导论》   Hadoop的主流版本包括：Apache Hadoop、CDH。  

（1）Apache Hadoop   Apache Hadoop的优点包括： 1）完全开源免费。 2）社区活跃。 3）文档资料详实。   Apache Hadoop的缺点包括： 1）版本管理比较混乱。 2）选择生态组件时需要考虑兼容性问题。 3）集群的部署安装配置复杂，集群运维复杂。      

  （2）CDH   CDH由CLOUDERA维护。

  CDH的优点包括： 1）基于Apache协议，100%开源。 2）版本管理清晰，相比于Apache Hadoop在兼容性、安全性、稳定性方面更优。 3）提供了部署、安装、配置工具，大大提高了集群部署的效率。 4）提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具，管理配置方便。   CDH的缺点是设计厂商锁定问题。如果某公司选用CDH，当公司需要改用其他平台的服务时，可能对该公司生产环境产生较大影响，即该公司被CDH厂商锁定。    

编辑：黄飞