什么是大数据技术，阐述什么是大数据技术

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是大数据技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍什么是大数据技术的解答，让我们一起看看吧。

什么是大数据技术啊？

根据过往互联网时间积淀网络大数据技术有以下几点：

1、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术.

2、大数据是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

3、随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

4、大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

1、大数据技术指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。

2、大数据特点是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。

什么是大数据通俗讲解？

有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。

很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。

大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。

所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。

举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。

数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。

有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，mapreduce是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.

总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。

数据科学与大数据与统计学的区别？

数据科学、大数据和统计学是三个相关但有着不同重点和方法的领域。

1. 数据科学（Data Science）：数据科学关注的是从各种数据源中提取有用信息和洞察，并利用这些信息来解决实际问题。它结合了统计学、机器学习、数据分析和可视化等技术手段，涉及到数据的收集、清洗、处理和分析。数据科学家通常需要具备编程、数学、统计学和领域专业知识，以便从数据中发现隐含的模式、做出预测并提供决策支持。

2. 大数据（Big Data）：大数据指的是规模庞大、复杂多样的数据集合。这些数据集合无法通过传统的数据处理工具和方法进行有效管理和处理，通常需要使用分布式计算技术和大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）。大数据涉及到数据的获取、存储、处理和分析，旨在发现数据中的潜在关系和模式，以及支持数据驱动的决策和创新。

3. 统计学（Statistics）：统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科。它提供了一种系统的方法来收集数据、摘要数据、描述数据的特征和变异性，并通过推断和模型来对数据进行解释和预测。统计学可以应用于各种领域，如生物医学、社会科学、经济学等，其目的是通过数据分析来揭示事物之间的关系和规律。

总的来说，数据科学关注的是从数据中提取有用信息和洞察，并将其应用于实际问题解决；大数据关注的是处理和分析大规模的数据集合；而统计学关注的是收集、分析和推断数据，以揭示数据中的关系和规律。这三个领域相互交叉，共同为数据驱动的决策和创新提供支持。

到此，以上就是小编对于什么是大数据技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么是大数据技术的3点解答对大家有用。