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　　好程序員大數據培訓分享大數據技術與Hadoop之間的關系，在現如今，隨著面對當前企業級用戶對于自建數據中心興趣的不斷擴大，以及大數據正在以驚人的速度增長幾乎觸及各行各業，而大數據是一種新興的數據挖掘技術，它正在讓數據處理和分析變得更便宜更快速。大數據技術一旦進入超級計算時代，很快便可應用于普通企業，在遍地開花的過程中，它將改變許多行業業務經營的模式。但是很多人對大數據存在誤解，下面就來縷一縷大數據與Hadoop之間的關系。

　　我們都聽過這個預測：到2020年，電子數據存儲量將在2009年的基礎上增加44倍，達到35萬億GB。根據IDC數據顯示，截止到2010年，這個數字已經達到了120萬PB，或1.2ZB。如果把所有這些數據都存入DVD光盤，光盤高度將等同于從地球到月球的一個來回也就是大約480,000英里。

　　走進大數據，一種新興的數據挖掘技術，它正在讓數據處理和分析變得更便宜更快速。大數據技術一旦進入超級計算時代，很快便可應用于普通企業，在遍地開花的過程中，它將改變許多行業業務經營的模式。在計算機世界里，大數據被定義為一種使用非傳統的數據過濾工具，對大量有序或無序數據集合進行的挖掘過程，它包括但不僅限于分布式計算(Hadoop)。

　　大數據已經站在了數據存儲宣傳的風口浪尖，也存在著大量不確定因素，這點上非常像“云”。我們請教了一些分析人士和大數據愛好者，請他們解釋一下大數據究竟是什么，以及它對于未來數據存儲的意義。

　　大數據走進歷史舞臺

　　適用于企業的大數據已經出現，這在部分程度上要歸功于計算能耗的降低以及系統已具備執行多重處理的能力這樣一個事實。而且隨著主存儲器成本的不斷下降，和過去相比，公司可以將更多的數據存到存儲器中。并且，將多臺計算機連到服務器集群也變得更容易了。這三個變化加在一起成就了大數據，IDC數據庫管理分析師CarlOlofson如是說。

　　大數據技術還沒有在有大型數據倉庫的公司中得到廣泛普及。IDC認為，想讓大數據技術得到認可，首先技術本身一定要足夠便宜，然后，必須滿足IBM稱之為3V標準中的2V，即：類型(variety)，量(volume)和速度(velocity)。

　　對于大數據是什么以及大數據能干什么存在很多誤會。下面就是有關大數據的三個誤解：

　　1、關系數據庫無法大幅增容，因此不能被認為是大數據技術(不對)

　　2、無需考慮工作負載或具體使用情況，Hadoop或以此類推的任何MapReduce都是大數據的最佳選擇。(也不對)

　　3、圖解式管理系統時代已經結束。圖解的發展只會成為大數據應用的攔路虎。(可笑的錯誤)

　　大數據與開源的關系

　　“很多人認為Hadoop和大數據基本上是一個意思。這是錯誤的，”Olofson說。并解釋道：Teradata,MySQL和“智能聚合技術”的某些安裝啟用都用不到Hadoop，但它們也可以被認為是大數據。

　　Hadoop是一種用于大數據開發工程師的應用程序，因為它是建立在MapReduce基礎上的，所以引起了極大的關注。(MapReduce是一種用于超級計算的普通方法，之后經過了主要由Google資助的一個項目的優化，因此被簡化并變得考究了）Hadoop是幾個緊密關聯的Apache項目組成的混合體的主要安裝啟用程序，其中包括MapReduce環境中的HBase數據庫。