第一章 大数据学习之大数据概述_大数据的大量化

大数据4个特性：大量化(数据量大)、多样化（数据类型多）、快速化（处理速度快）、价值化（价值密度低）

科学研究4种范式：实验、理论、计算、数据

大数据对人类思维方式影响：
（1）全样而非抽样
（2）效率而非精确
（3）相关而非因果

大数据关键技术两大核心：
分布式存储 ：GFS/HDFS、Big Table、Hbase、NoSQL(键值、列族、图形、文档数据库)、NewSQL(SQL Azure)
分布式处理 ：MapReduce

大数据计算模式：
批处理计算：针对大规模数据的批量处理
流计算：针对流数据的实时计算
图计算：针对大规模图结构数据的处理
查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析

云计算：
1、云计算概念：通过互联网为用户提供所需的各种IT资源
2、云计算3种典型服务模式：Iaas(基础设施即服务)、Paas（平台即服务）、Saas（软件即服务）
3、云计算关键技术：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户
4、云计算数据中心：地质稳定，洪水，凉爽，电能高

物联网：物物相连的网络
从技术架构上讲：物联网可分为四层：感知层、网络层、处理层和应用层

大数据技术：
1、数据本身：4个V
2、数据处理技术：分布式存储、分布式管理

大数据、云计算和物联网三者之间既有区别又有联系。
大数据继承与云计算，为云计算提供用武之地；
与计算为大数据提供技术基础；
物联网是大数据的重要来源；
大数据为物联网数据分析提供技术支撑；
物联网为云计算提供广阔的应用空间；
云计算为物联网提供海量数据存储能力。