大数据的入门基础知识_基础知识

大数据的入门基础知识包括大数据的定义、基本特征、数据单位、数据结构、计算模式等，下面将逐一详细介绍这些基础知识点：

1、大数据的定义

概念：大数据是指规模巨大、类型复杂且增长迅速的数据集合，这种数据集合超出了传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面的能力范围，需要采用特殊的技术进行处理。

应用：大数据分析帮助企业深入理解消费者需求，优化产品和服务；在医疗领域，可提高诊断治疗效率；金融服务通过大数据分析进行风险评估和欺诈检测；城市规划利用大数据优化交通和资源配置等。

2、大数据的基本特征

数据量大（Volume）：涉及的数据量非常庞大，包括采集、存储和计算的量都极大。

类型繁多（Variety）：数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如网络日志、音频、视频等。

价值密度低（Value）：海量数据中的价值信息相对稀少，需要借助算法和技术来提取有价值的信息。

速度快时效高（Velocity）：数据不仅增长速度快，而且往往需要实时或快速的处理以保持其时效性。

数据在线（Online）：当前数据通常在线可用，随时可以调用和计算。

3、大数据的数据单位

数据大小按顺序排列为bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB，进率是2^10。

4、大数据的数据结构

结构化数据：这类数据通常存储在数据库中，可以通过二维表结构表达，比如关系型数据库中的行数据。

非结构化数据：没有固定格式或模型，例如文本、图片、音频/视频文件等。

半结构化数据：结构不规则的数据，如HTML文档、各种报表等，它们自描述性强，内容与结构混合。

5、大数据的计算模式

批处理计算：MapReduce和Spark适合大规模数据批处理，通过“分而治之”的思想实现并行处理。

流式计算：如Storm和Spark Streaming，适用于高实时性要求的数据流处理，防止数据堆积。

迭代计算：针对需要反复迭代的计算任务，如HaLoop和iMapReduce，优化了Hadoop MapReduce在迭代计算上的缺陷。

图计算：如Pregel和GraphX，专门用于图形数据的处理。

内存计算：如Dremel和Hana，强调在内存中快速完成数据处理。

归纳大数据的入门基础知识，从大数据的定义、特征开始，到掌握数据单位、结构以及不同的计算模式，都是构成大数据基础知识的重要部分，了解这些知识点对于初学者来说构成了踏入大数据世界的基础，随着学习的深入，掌握数据采集与预处理方法，熟悉大数据存储技术和分析方法也十分重要。