一、大数据是什么意思?

1、大数据又称巨量资料，是海量具有高增长率和多样化特性的有价值的信息资产的集合。它不仅仅包括数字，还包括图片、文本、视频、交互记录等等。大数据无法在可承受时间范围内用常规软件工具进行捕捉、处理和管理。具有大亮、高速、多样、价值这四个特点，主要应用于计算机，它的最小单位是bit。

2、大数据可以说是云计算不断发展下的一个产物，同时也必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库、和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式处理。

3、大数据中的信息资料大都来源于一些交互平台或者是公司企业、网站。这些信息经过处理后，其中一部分会转变为有规律的信息结构，这样就可以对他们进行分析从而利于企业的市场营销，甚至国家安全。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；

第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。

二、Hadoop大数据框架的发展历程？

Hadoop的主要发展历程：

　　· 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。

　　· 2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。

　　· 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。

　　· 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。

　　· 2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。

　　· 2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。

　　· 2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。

　　· 2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。

　　· 2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。

　　· 2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。

　　· 2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。

三、美国大数据发展历程？

1、大数据的发展历程

2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念

萌芽阶段：

20世纪90年代到21世纪的样子，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，也称数据挖掘阶段。

突破阶段：

2003——2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，也称非结构化数据阶段。

成熟阶段：

2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)

应用阶段：

2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。

四、亚马逊大数据的发展历程？

“大数据”出现阶段(1980-2008年)

“大数据”热门阶段(2009-2011年)

“大数据”时代特征阶段(2012-2016年)

“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。

五、什么是大数据通俗讲解？

有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。

很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。

大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。

所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。

举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。

数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。

有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，mapreduce是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.

总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。

六、第一个提出大数据概念的公司是哪家？

全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”时代到来的。

大数据的概念： 大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，发展大数据技术，深化大数据应用和实践，而行业大数据将是大数据最大、最佳的应用领域。