要理解大数据的概念，我们必须从“大”开始。 “大”指的是数据的大小和数据大通常是指数据的高于10 TB（1个TB = 1024 GB）的量。大数据与过去的大量数据不同。它的基本功能可以在四种VS（卷、Variedad、Valor和速度）来概括，那就是，大量、、多样性低密度值、快。
大数据功能
首先，数据量巨大。从TB级别，跳转到PB级别。
第二，有许多类型的数据，诸如网络日志上述、、、视频图像的位置信息，等等。
第三，该值的密度低。以视频为例，在连续监控过程中，可用的数据只有一两秒钟。
第四，处理速度快。 1秒法。最后一点也与传统的数据提取技术有根本的不同。物联网的云计算、、、互联网移动互联网手机汽车、、平板电脑、PC和世界各地的各种传感器，所有这些都是数据源或供应商。
大数据技术是一种可以从各种数据类型中快速获取有价值信息的技术。大数据问题解决的核心是大数据技术。 “大数据”今天不仅是指数据本身的大小，而且还收集数据的工具，平台、和数据分析系统。大数据的研究和开发的目标是开发技术，并将其应用到通过解决数据处理领域的巨大问题关系到促进创新发展的大数据。因此，通过大数据时代带来的挑战并不仅仅体现在如何处理大量的数据，以获取有价值的信息，又是如何加强对大数据和利用技术的研究和开发边界的发展时代。
大数据的作用
随着大数据时代的到来，越来越多的人同意这一试验。那么，大数据意味着什么，将会发生什么变化？仅从技术角度做出回应并不足以解决。大数据只是放弃人类主体的一个对象。它再也没有意义了。我们需要在人们的背景下看到大数据，并理解为什么它是时代变革的力量。
转变价值的力量。在接下来的十年里，国家幸福决定了中国是否具有大智慧的中心意义（“思想家”）。一个人现在正处于人们的生活中，通过大数据来澄清重要的事情，看看我们在人与人之间的关系中是否比以前更重要；第二是生态，通过大数据使重大事物变得清晰看看我们在天人关系方面是否比以前更重要。简而言之，我们从未来10年的混乱时代进入了未来10年的意义和混乱时代。
转变组织的力量。
随着具有语义Web特征的数据基础设施和数据资源的发展，组织变革越来越不可避免。大数据将推动网络结构，产生无组织的组织能力。第一个反映这种结构特征的是各种分散的WEB2.0应用程序，如RSS博客、、等。
大数据成为随时间变化的力量的原因在于它通过遵循意义获得智慧。
处理大数据
大数据处理数据概念的重大变化是：不是所有采样，高效，不绝对精确，是相关的，而不是因果关系。
大数据处理流程。
有处理大数据，但根据笔者的长期实践中的许多具体方法，总结流处理普遍适用的大数据，而这个过程应该能够帮助简化大数据处理。整个过程可以归纳为四个步骤，即导入的获取、和统计的预处理以及、的分析，最后是数据的提取。
大数据处理之一：收集
大数据的集合是指使用多个数据库来接收从客户端发送的数据（表单、App或Web传感器等），用户可以使用这些数据库进行查询和简单处理。例如，电子商务使用传统的MySQL和Oracle关系数据库来存储所有交易数据。此外，Redis和MongoDB等NoSQL数据库通常用于数据收集。
在采集过程中大数据，其主要特点和挑战是高并发，因为可能有数以千计的用户访问和网站的火车票和淘宝，它的并发流量数以百万计峰的操作因此，有必要在集合的一侧实现大量数据库来支持它们。如何加载这些数据库之间的平衡和碎片确实需要深入的思考和设计。
大数据处理二：导入/预处理虽然对收集的完成许多数据库，如果你想有效地分析这些海量数据，必须从正面到一个集中的大型数据库或集群分布式存储导入，并可以导入基本要素。做一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter Storm传输数据以满足某些服务的实时计算需求。
导入和预处理过程的特征和挑战主要是大量导入的数据，每秒的导入量通常达到100兆字节甚至千兆字节。
大数据处理三：统计/分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行通用分析和子采样，以满足最常见的分析要求。在这方面，一些实时性要求会使用Greenplum的、Oracle EMC的存储和基于MySQL的，等等Infobright的列，而一些批处理进程，或基于半结构化数据的要求，可以使用Hadoop的。
统计和分析，这部分的主要特点和面临的挑战是，该分析涉及大量的数据，这在很大程度上占用系统资源，特别是I / O。
大数据处理4：挖掘
不同于分析和先前统计的过程中，数据挖掘通常没有预设的主题，主要是基于对现有数据的各种算法的计算，实现预测（预测）的影响，实现了一些需要进行高级数据分析。最典型的算法是Kmeans、，用于将SVM分组用于统计学习，使用NaiveBayes进行分类。使用的主要工具是Hadoop Mahout。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法非常复杂，并且计算中涉及的数据量和计算量非常大。通常使用的数据提取算法主要是单链的。
所有大数据处理的整个过程至少应该遵循这四个方面的步骤，才算是一个相对完整的大数据处理。
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