1. 大数据产生背景
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据。
这些数据在下载到数据库进行分析时，会花费过多时间和金钱。
1996年，SGI公司首席科学家John Mashey第一次提出大数据的概念。
2001年，Gartner分析师Doug Laney首先定义了大数据的三个维度：数据容量、速度、和种类（3V）。
业界把3V扩展到了11V，但主要包括Volume、Velocity、Variety、Value等
2. 大数据定义
指无法在可承受的时间内用软硬件进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使该数据集合成为具有更强的决策力、洞察力和流程优化等能力的海量、多样化的信息资产。
3. 海量数据的来源
由25%的结构化数据和75%的非结构和半结构化数据构成。
- 数据类型分为：
结构化数据：指可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。
非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档，文本、图片，XML，HTML，各类报表图像和音频，视频信息等等
半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。HTML文档就属于半结构化数据。
4. 大数据的价值
对于企业组织，大数据在竞争能力构建、决策分析和成本控制等领域有广泛的应用前景；对于事业组织，大数据在科学探索、知识服务和社会安全等领域也有强烈的需求。
例如：
1.在卫星测绘领域能海量存储数据。
2.在金融领域能盘活归档数据，深挖存量数据价值。
3.在能源勘探领域能进行潜力分析，降低的勘探成本。
4.在媒体娱乐中能进行高清制播
4. 大数据基本特征（4V）
量大（Volume）：存储大、计算量大
样多（Variety）：来源多、格式多
快速（Velocity）：生成速度快、处理速度要求快
价值（Value）：价值密度的高低和数据总量的大小成反比，即有价值的数据比重小。
5. 大数据带来的挑战：
网络架构：传统网络架构支持南北向网络流量，不适配大数据应用对东西流量的需求。需要对传统网络进行重构，从垂直访问到水平访问。
数据中心：同时访问子系统压力大。
数据仓库：不适应非结构化数据和半结构化数据在数据处理上的需求。
6. 大数据与云计算的关系：
云计算是底层平台，大数据是应用。
云计算作为底层平台，整合了计算、存储、网络等资源。同时提供基础架构资源弹性伸缩能力。
大数据在云计算平台的支撑下，调度下层资源进行数据源加载，计算和最终结构输出等动作。
