大数据发展要考虑

接下来为大家讲解大数据的发展前提，以及大数据发展要考虑涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据的发展历程有哪几个阶段?
• 2、大数据的产生与发展现状研究
• 3、大数据的意义和作用及发展前景
• 4、如何架构大数据系统hadoop

大数据的发展历程有哪几个阶段?

1、生态体系正在成熟的阶段，人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业。

2、大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关 根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。

3、随着大规模及超大规模集成电路的发展，信息技术迎来了一个崭新的时代。这一阶段的信息技术以微处理器、存储器、通信芯片等为代表，使得电子设备的功能更加强大、性能更加卓越。现代计算机、智能手机、云计算、大数据、人工智能等技术都是在这一阶段发展起来的。

4、中国的大数据产业自起步以来，已接近10年的发展历程，目前正处于深化发展阶段。 在“十四五”规划的开局之年，大数据产业迈向集成创新和深度应用的新里程。 大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术正加速创新，从虚拟经济向实体经济转变。

5、大数据产业链区域热力图：广东、福建企业密度最高 下图选取了我国大数据产业链中上游环节的企业中注册资金为1000万元以上的企业，从分布情况可以看出我国大数据企业分布广泛，初步形成了以广东、福建为首的两大产业集聚区。

大数据的产生与发展现状研究

1、发展历程：过去十年，我国大数据产业实现了快速增长，信息智能化水平显著提高。自2011年起，工信部已将信息处理技术列为关键技术创新工程之一，这为大数据产业的发展奠定了政策基础。2014年，“大数据”首次被纳入我国***工作报告，标志着大数据产业上升为国家战略。

2、目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

3、近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

大数据的意义和作用及发展前景

生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。体育***，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。大数据发展前景 就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼。

大数据技术就业和发展前景非常广阔。在数字化时代，大数据技术已经渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量。因此，大数据技术的就业市场异常活跃，需求量持续增长。无论是互联网巨头还是传统企业，都在积极布局大数据领域，希望通过数据挖掘和分析来优化业务流程、提升市场竞争力。

- 大数据挖掘需要云计算作为平台，而大数据所蕴含的丰富价值和规律能够使云计算更好地与行业应用结合，发挥更大的作用。- 大数据的隐私保护是云计算和大数据快速发展的重要前提，两者的结合有可能成为人类认识世界的新工具。

大数据前景 市场需求大 随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。

如何架构大数据系统hadoop

1、其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示： Hadoop体系架构 （1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块***到多个主机中（DataNode，数据节点）。

2、在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并***用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

3、总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

4、为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。

5、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时***用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。

6、Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

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