为什么大数据处理速度快的原因

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简述信息一览：

数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。数据类型繁多，涉及网络日志、***、图片、地理位置等信息。价值密度低。以***为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

（图片来源网络，侵删）

数据量庞大：大数据的处理能力已经从TB级别跃升至PB级别。数据类型多样：包括网络日志、***、图片、地理信息等多种类型的数据。数据价值密度低：以***数据为例，在连续监控中，可能只有短短几秒钟的数据是有价值的。

数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。高速性这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。

数据量巨大：大数据技术能够处理的数据量非常庞大，例如，远超过人类历史上印刷材料的数据总量。一般个人电脑硬盘的容量以TB（千兆字节）为单位，而大数据涉及的量级常常接近EB（艾字节）或更高。数据类型多样：大数据不仅包含传统的文本数据，还包括图片、***、音频、地理位置信息等多种类型的数据。

（图片来源网络，侵删）

大数据的特点有海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力、处理的高效性等等。海量性大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。高速性在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。

大数据的特性包括大量化、多样性、快速化、价值密度低。大量化指数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，特别是分布式存储技术的日益成熟，逐渐使得存储 PB、EB 甚至 ZB 级别的数据成为可能。多样性指数据的种类繁多。

大数据的主要特征是容量大、类型多、存取速度快、应用价值高。大数据主要特征有大量性、多样性、高速性、价值性。价值性是指海量数据中真正有价值的数据占比非常低，即价值密度低。

数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

大数据的四个特点第一，大量。衡量单位PB级别，存储内容多。第二，高速。大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。第三，多样。数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，***数据等。因此数据是多种多样的。第四，价值。

③大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

大规模。大数据的特点首先体现在其“大规模”上。在Map3时代，仅几兆字节的Map3文件就足以满足大多数人的需求。然而随着时间的推移，存储容量从过去的GB级别发展到TB、甚至PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据量呈爆炸式增长。

中国发展大数据的优势有：国家政策支持、产生数据量巨大、互联网行业发达等。国家政策支持大数据产业的发展离不开国家政策的支持，国家对大数据的战略政策制定和实施，也成为大数据市场不断发展的有力条件。目前全国有二十多个地区出台了大数据相关的政策，而且很多地区都设立了专门的大数据管理机构。

二：大数据可以帮助了解和优化业务流程诸如商品供应链和配送路径的优化。在这一方面，需求方可通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况传回的数据对运输路线进行提前优化，帮助运输流程更加省时省力。

大数据的特点：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。数据类型繁多，如前文提到的网络日志、***、图片、地理位置信息，等等。价值密度低。以***为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

实时性：一秒定律要求数据处理速度快，能够在秒级的时间内给出分析结果。这种实时性是大数据区别于传统数据挖掘技术的本质特征。例如在***网站或APP被打开的瞬间，可以获取到用户的历史数据和行为信息，从而进行实时推荐。

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