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现在做大数据平台的公司是不是挺少的？有推 荐 的 吗？
杭州本地有什么出挑点的公司吗如题，关于建设网络强国，我就想问问现在这一块做得比较好的互联网公司是不是还是比较少的，实施国家大数据战略，最近两会上的热点，今后想寻求合作
杭州的IT时代不就是自带大数据平台嘛，他们的数字化效果营销在行业里还是靠前的
他们是敏捷BI。其他厂商不是特别了解，功能上差别应该不大，分布式的方式使得硬件支撑的费用并不突出，永洪对大数据量BI展示还是做得挺好的，对我们提出的新的分析要求响应也挺快，还有润乾永洪科技，思迈特啊，南大啊，我们用的是永洪的，但是数据的处理速度还是非常快的
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毕业设计,大数据平台
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篇一：基于Hadoop数据分析系统设计(优秀毕业设计) 摘要
随着云时代的来临，大数据也吸引越来越多的关注，企业在日常运营中生成、积累的用户网络行为数据。这些数据是如此庞大，计量单位通常达到了PB、EB甚至是ZB。Hadoop作为一个开源的分布式文件系统和并行计算编程模型得到了广泛的部署和应用。本文将介绍Hadoop完全分布式集群的具体搭建过程与基于Hive的数据分析平台的设计与实现。
Hadoop，MapReduce，HiveAbstract
With the advent of cloud, big data also attract more and more attention, the enterprise of the generation and accumulation in the daily operation of the user network behavior data. The data is so large, the measuring unit is usually achieved the PB, EB, and even the ZB. The Hadoop distributed file system as an open source, and parallel computing programming model has been widely deployed and application. This article introduces Hadoop completely distributed cluster process of concrete structures, and the design and implementation of data analysis platform based on the Hive.
Hadoop，MapReduce，Hive 目录
第一章 第二章 第三章 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 某某企业数据分析系统设计需求分析 ...................................................... 3 HADOOP简介 .............................................................................................. 4 HADOOP单一部署 ...................................................................................... 7 HADOOP集群部署拓扑图 ................................................................................. 7 安装操作系统CENTOS ...................................................................................... 8 HADOOP基础配置 ........................................................................................... 14 SSH免密码登录 ............................................................................................ 17 安装JDK ......................................................................................................... 18 安装HADOOP .................................................................................................. 19 3.6.1安装32位Hadoop ...................................................................................... 19 3.6.2安装64位Hadoop ...................................................................................... 28 3.7 3.8 HADOOP优化 ................................................................................................... 32 HIVE安装与配置 ............................................................................................ 33 3.8.1 Hive安装 ..................................................................................................... 33 3.8.2 使用MySQL存储Metastore ..................................................................... 33 3.8.3 Hive的使用 ................................................................................................. 36 3.9 HBASE安装与配置 .......................................................................................... 37 9.1 Hbase安装 ..................................................................................................... 37 9.2 Hbase的使用 ................................................................................................. 39 3.10 集群监控工具GANGLIA .................................................................................. 43 第四章 HADOOP批量部署 .................................................................................... 48 4.1 安装操作系统批量部署工具COBBLER .............................................................. 48 4.2 安装HADOOP集群批量部署工具AMBARI ......................................................... 54 第五章 第六章 第七章 使用HADOOP分析网站日志 ................................................................... 63
............................................................................................................ 67 参考文献 .................................................................................................... 67 致谢.............................................................................................................................. 68第一章 某某企业数据分析系统设计需求分析
某某企业成立于1999年，其运营的门户网站每年产生大概2T的日志信息，为了分析网站的日志，部署了一套Oracle数据库系统，将所有的日志信息都导入Oracle的表中。随着时间的推移，存储在Oracle数据库中的日志系统越来越大，查询的速度变得越来越慢，并经常因为查询的数据量非常大而导致系统死机。日志信息的分析成为了XX企业急需解决的问题，考虑到单机分析的扩展性与成本问题，且XX企业当前有一部分服务器处于闲置状态，最终决定在现有服务器的基础上部署一套分布式的系统来对当前大量的数据进行分析。结合淘宝目前已经部署成功的数据雷达系统，同时由于XX企业预算有限，为了节约资金，决定采用开源的Hadoop来部署公司的数据分析系统。 ? 采用Hadoop集群优势： 1. 高可靠性，能够维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布 处理。 2. 高扩展性，在计算机集簇间分配数据并完成计算，这些集簇可以很容易扩展 到数以千计的节点中去。 3. 高效性，以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 4. 高容错性，自动保存数据多个副本，并能够自动将失败任务重新分配。 5. 廉价性，框架可以运行在任何普通的PC上。 ? 采用Hadoop集群劣势： 1. 采用单master的设计，单master的设计极大地简化了系统的设计和实现， 由此带来了机器规模限制和单点失效问题。 2. 编程复杂，学习曲线过于陡峭，让许多人难以深入。 3. 开源性，在广大社区维护不断推进Hadoop的发展的同时，一旦代码出现漏 洞并未被发现，而又被有心的人利用，将会对数据的安全造成毁灭性的后果。 4. 缺乏认证，Hadoop并没有对使用Hadoop的权限进行细致的划分。 第二章 Hadoop简介
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统和MapReduce为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统，MapReduce分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序。所以用户可以利用Hadoop轻松地组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。 2.1 Hadoop生态系统 Hadoop已经发展成为包含多个子项目的集合。核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统（DHFS）。它也包含了Common、Avro、Chukwa、Hive、Hbase等子项目，他们在核心层的基础上提供了高层服务，为Hadoop的应用推广起到了重要作用。如图2.1所示： 图2.1 Hadoop结构图 Hadoop Core/Common 从Hadoop 0.20版本开始，Hadoop 的Core 项目便更名为Common.，它是Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，主要包括FileSystem、PRC和串行化库。 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分篇二：毕业设计论文(绝对原版) 1
在线讨论组系统简介 在网络发达的信息化时代的今天，互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道，人们可以通过各种渠道，方式进行信息的获悉交流共享。从最初的报纸，广播，电视，到现在的Internet互联网络，看新闻，视频，来了解你所关注的，人们所获取信息的方式变化飞速。而以动态和交互性为特征的论坛逐渐成为Internet上最丰富、最开放和最自由的网络信息资源，成为目前最受欢迎的一种信息交流的方式。 论坛也常被简称为BBS(Bulletin Board System)。早期的BBS没有传输功能，单只发布例如股市价格等简单消息，而随着计算机普及及WEB服务的兴起，基于WEB的BBS开始强调主体性、交流性和互动性，于是诞生了论坛。通过BBS系统可随时取得国内甚至国际任何事件，也可以通过BBS系统和别人讨论各种有趣的话题，还可利用BBS系统来发布消息、广告等，提高了办事效率，也节省了成本和资源。 自从1978年第一个BBS系统诞生于美国芝加哥至今，论坛的发展迅速且多样。虽然BBS始于美国，但由于总总原因，中文BBS人气却很兴旺。1991年国内建立第一个BBS站，经过长时间的发展，直到1995年，BBS才逐渐被人们所认识，各大高校纷纷建立起自己的论坛。由于某种机缘，让人们以及传统媒体认识到论坛巨大的力量以及网络传播效应，BBS论坛开始崛起。1996年BBS论坛更是以惊人的速度发展起来，在不断发展下，论坛也逐渐细分，出现了综合型论坛、专题型论坛等众多类型的论坛。1998年被称为中国互联网元年。也正是从这一年开始，论坛的影响力逐渐凸显出来。在论坛上，大家可以对自己所看到的、听到的、想到的任何一件事做出评论。论坛的本身早已由原来的娱乐交流工具转化成了一种新兴媒体：网络媒体。我们的网络媒体在不断发展，不断变革。在不断前进的社会中不断增强其影响力与引导力。所以，论坛的建设和管理意义深远。 然而论坛作为一种语言形式，同样也受到了博客、播客等新生代模式的冲击，尤其是博客，似乎在一夜之间所为人知，相对于有自我管理机制的博客来说，论坛也逐渐失去了固有的地位。虽然如今论坛发展迅猛，但其使用性还需进一步加强。另外由于论坛独特的交流形式，其诚信危机、传播的文化的准确性、传播内容的宽度和广度、虚拟世界是否安全等问题逐渐暴露出来。因此，今后的BBS论坛将更加专业化和自主化，提供更加强大的个性化功能。论坛要保持强大的生命力，就要继续发展和积极开拓。1.2
NoSql数据库技术简介 随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已显费力，对数据库高并发读写的需求，对海量数据的高效率存储和访问的需求，对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等问题关系数据库遇到了难以克服的障碍，为了解决这类问题的NoSQL，非关系数据库应运而生，并因其本身的特点得到了非常迅速的发展。 NoSQL打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会像关系型数据库一样局限于格式化的数据结构，可以减少一些时间和空间的开销。NoSQL具有很多特点，如可以处理超大量的数据，可以运行在便宜的pc服务器集群上，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快等特性。 由于NoSQL项目开源，NoSQL未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。 Hypertable是一个开源的，高性能的，可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。Bigtable可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现。 Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，其主要特点是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能简单，只管在群集里面添加节点就可以了。和其他数据库比较，有很多突出特点，如模式灵活，扩展性能强，多数据中心识别等。 本系统采用NoSql的另一种数据库技术，MongoDB。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。初次接触非关系型数据库，也最容易上手。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的本 科 毕 业 设 计 第 3 页 共 37 页 bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。本系统采用MongoDB作为数据的存储数据库，进行数据操作。MongoDB有如下的优势特点： MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决。它具有高性能，易部署，易使用等特点，存储数据非常方便。主要功能特征有：面向集合存储，易存储对象类型的数据；模式自由，不同结构的文件可存储同一数据库；集合中的文档被存储为键值对形式，键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON；使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）等。 MongoDB去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。且具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而MongoDB的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以MongoDB在这个层面上来说就要性能高很多了。 MongoDB无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。MongoDB在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。MongoDB弥补了关系数据在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它具有高性能，易部署，易使用等特点，存储数据方便。主要功能特征有：面向集合存储，易存储对象类型的数据；模式自由，不同结构文件可存储同一数据库；集合的文档被存储为键值对形式，键用于唯一标识文档，为字符串类型，值可以是各种文件类型。2
系统分析 2.1
可行性分析 可行性分析是系统开发设计前必须完成的步骤，针对要完成的相应的功能，能够运用所选用的技术手段去实现，并能保证该系统地安全，可靠。新系统的开发可以从技术，经济，社会等方面进行分析和研究，保证运用此技术能使新系统的开发顺利完成。以下就从几个方面进行分析。 a) 技术可行性 其主要分析应用该技术能否顺利完成该系统的设计开发以实现相应功能。本系统主要采用JSP语言和B/S三层体系结构模式就行开发。Sun公司的Java技术具有“一次编写，到处执行”的技术优势，JSP则是Java在Internet/Internet Web上的应用技术，简单、灵活、可扩展性强。本系统采用NoSql之一的MongoDB数据库，使用键值对进行数据操作，它具有很多优点，如高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便等，还可以跨平台，并且支持多种数据类型的存储，模式自由。这些给数据操作带来了良好的条件，能够很好地完成数据操作。 b) 经济可行性 经济可行性主要涉及到预算和经济效益，对于预算来说，本系统所设计的是一个交流平台，为用户提供信息交流、探讨问题的社区，所应用到的技术也是免费，并且开源的，并且只是针对毕业设计所设计的，只用于模拟，没有资金的流动，因此在经济方面是可行的。 c) 社会可行性 Internet技术的不断发展，使得网络世界丰富多彩，论坛发展到现在，虽然诞生了微博等这种新型的通信方式，但论坛的地位仍然很重。人们可以在不同论坛上进行分领域分类型的信息交流，可以集大众的力量进行时时的探讨，交流问题看法等，方便，快捷。论坛对当今社会有很重要的作用。随着超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0网站的兴起，传统数据库正在面临着一些问题，如对数据库高并发读写的需求，对大量数据的高效存储和访问的需求，对数据库可扩展性和可用性的需求，为了解决这些问题，非关系型数据库NoSql得以兴起，并且得到了飞速发展，正在完善和壮大。2.2
需求分析 2.2.1
功能需求 开发论坛系统的目的是提供一个供用户交流的平台，为广大用户提供交流经验、探讨问题的社区。因此，首先用户必须注册，只有注册的用户才能发表相应的主题的帖子并回复自己感兴趣的帖子；没有注册的用户只能浏览，不能发帖跟帖；管理员权限最高，能够修改其他用户信息，所有帖子；其他用户，版主有相应的权限；对自己信息能够修改；能够按关键字查询主题帖的等。根据用户的需求及以上的分析，论坛需要具有以下功能：用户注册、用户登录、发表帖子、回复帖子、帖子修改删除、按主题搜索帖子、用户信息管理。 2.2.2
功能模块介绍 该系统主要设计实现了登录模块，注册模块，论坛首页模块，用户管理模块，退出模块，还有设计了三个固定主题的论坛版块，技术交流，美食天地，生活五味。用户可以进入相应的版块进行相应权限的操作。 登录模块：用户使用用户名和密码登陆。 注册模块：注册用户名，密码，年龄，电话，电子邮箱，提交并返回登陆界面。 论坛首页模块：显示所有的内容，用于用户进入主题板块进行浏览，包括游客。 用户管理模块：用户进行信息的管理。查看个人信息，修改个人信息。管理员可以查看所有人信息，并进行修改删除等。 退出模块：注销退出论坛，返回登录界面。 技术交流，美食天地，生活五味模块：进入主题板块，可以查看相应帖子，发表帖子，回复更新帖子。篇三：《大数据时代》正规毕业论文 大数据时代 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的&大数据&时代，大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。 关键字： 大数据云计算海量发展影响
Abstract：As the network information age has become more common, mobile Internet, social network, the electronic commerce of the Internet greatly expand the borders and application fields, we are in a data the explosive growth of &big data& era, large data in the social economy, politics, culture, people life and other aspects have far-reaching influence, the big data age to the human data to control ability puts forward new challenges and opportunities. Key word:
Cloud computing
Development
Influence 一、大数据时代产生的背景 进入2012年以来，大数据（Big Data）一词越来越多地被提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街时报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证弧⒐┚病⒁又坏刃唇送蹲释萍霰ǜ妫笫菔贝戳倬荨 有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” 二、什么是大数据？ 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （一）、大数据四个特性 海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 高速性：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。 （二）、大数据三个特征 除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。 第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 。 第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 三、大数据时代对生活、工作的影响 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。 大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 四、大数据时代的发展方向、趋势 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。 大数据的整体态势和发展趋势，主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。 大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。 随着社会的不断发展，大数据对IT技术架构的挑战，大数据的生态环境问题，大数据的应用及产业链将日益突出。 五、企业应如何应对大数据时代 近些年，大数据已经和云计算一样，成为时代的话题。大数据是怎么产生的，商业机会在哪？研究机会在哪？这个概念孕育着一个怎样的未来？企业如何应对？ 一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面五个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面五点。 （一）、以企业的数据为目标 几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。 （二）、以业务需求为准则 虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。 （三）、重新评估企业基础设施大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。 （四）、重视大数据技术 大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是近年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。 （五）、培训企业的员工 大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。 做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
参考资料 [1] 李建义. 数据库原理及开发. 北京：中国水利水电出版社， 2005 [2] 维克托?迈尔?舍恩伯格. 大数据时代. 浙江：浙江人民出版社 2012 [3] 艾伯特-拉斯洛?巴拉巴西 .爆发. 北京：中国人民大学出版社 2012 [4] 大数据时代降临 ．半月谈网 ． [5] IT部门如何应对大数据时代？ ．CIO时代网 ． [6]“大数据”时代来临决策不能只凭经验 ．东方早报网 ． [7]“大数据时代”来临 ．北京晚报网 ． [8] 大数据时代来临：国内IT企业布局已然落后 ．新浪网 ．
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