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`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
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大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据,是非常简单而且直接的事物,但是从现象上分析,大数据所呈现出来的状态复杂多样,这是因为现象是由观察角度决定的
大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。大数据的特征，除了巨大、快速、多样多变之外，没有其他。因此，大数据本质上还是数据。 大数据本质上是人类社会数据积累从量变到质变的必然产物，是在信息高速公路基础上的进一步升级和深化，提升人工系统智能水平的重要途径，对人类社会的发展具有极其重大的影响和意义。
大数据是一个体量特别大、数据类别特别多的数据集，并且这样的数据集无法用传统软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据首先是数据体量（Volumes)大，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了 PB 级的数据量。其次是数据类别（Variety)多，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括半结构化和非结构化数据。再次是数据处理速度（Velocity)快，在数据量非常 庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是数据真实性（Veracity)高， 企业越发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从本质上讲，大数据是指按照一定的du组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事dao物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。
大数据（big data），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。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据的本质是技术难题
大数据定义是数据集合，但是真正的本质是由于数据量增大带来困难时候，对应的解决方案
目前这些解决方案都是针对不同应用场景的，还没有出现特别统一的方法
数据是一种信仰，“善”用才是本质
2016 年，一场围棋大战让人类引以为傲的智力顶配瞬间被AlphaGo 践踏得体无完肤。而在我看来，这场大战其实不过是一帮人赢了另一帮人，而且大部分人仅注意到了智“能”，而忽略了它与智“慧”的差别：“能”是能力的表现，而“慧”是心除杂念，将智能用在具有普世价值的地方。同样的科技能力是被善用还是被滥用只有一线之差。
2016 年在英国伦敦召开的一场数据大会上，有人预测：英超联赛莱斯特城足球俱乐部的中场球员里亚德· 马赫雷斯(RiyadMahrez)将成为值得关注的球员。当时他在演讲中说：“根据我们的数据，目前马赫雷斯不仅是英国最好的中场球员，也是欧洲最好的中场球员之一。我敢说，在本赛季结束时，他的价值将非常巨大。”其数据显示，马赫雷斯在各类足球比赛期间，先后出场35 次，总体评分1118 分，在欧洲排名第6 位，仅次于1 635 分的“阿根廷球王”梅西等5 位球员。
结果，莱斯特城足球俱乐部2017 年1 月爆出超级大冷门，首次获得英超联赛冠军。表现神勇的马赫雷斯不但是最大功臣，更荣膺英超联赛最佳球员，即“足球先生”，成了第一位获此荣誉的非洲球员。
这位堪称“ 神预测” 的仁兄叫瓦莱里· 博利埃(ValeryBollier)，是一家体育运营商Oulala 的联合创始人兼CEO，其公司以其复杂精妙的数学矩阵闻名。他们的系统包含了70 个取决于球员位置(守门员、后场、中场、前锋等)的不同标准，总共能够衍生出275 种或得分或丢分的方式。这些方式多种多样，从进球和助攻，到具体射中球门和成功阻截等，尽量量化了接近比赛的真实情况。
为什么博利埃能够未卜先知，竟在年前就作出如此准确的预测?其实答案就是大数据和信息。球队的班主、教练和星探等，都被这种量化管理震惊。他们难免开始担忧，在大数据领域落后了怎么办?那就等着被淘汰吧。
几千年来，人类习惯了生存在信息稀缺的年代，大数据与人工智能则为人们带来了曙光，同时也引发了担忧。暂且撇开我们会不会被机器人侵略这个问题，人类真的已经充分利用了自己的潜能了吗?数据是一种信仰, 我们应该善用这个宝藏, 为人类创造更美好的世界。
大数据本质上是人类社会数据积累从量变到质变的必然产物，是在信息高速公路基础上的进一步升级和深化，提升人工系统智能水平的重要途径，对人类社会的发展具有极其重大的影响和意义。
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）。
信息交换：据估算，从 1986 年到 2007 年这 20 年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约 217 倍，这些信息的数字化程度，则从 1986 年的约 20% 增长到 2007 年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。这是大数据得以收集和积累的重要前提条件。
信息存储：全球信息存储能力大约每 3 年翻一番
信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。
从本质上讲,大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据,是非常简单而且直接的事物,但是从现象上分析,大数据所呈现出来的状态复杂多样,这是因为现象是由观察角度决定的。
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