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大数据概述6.1认知大数据互联网上的电商平台、移动互联网上的微博、微信、自媒体、物联网上的各种传感器，医疗行业的医疗影像、公安系统的安全监控、交通影像、车联网等都是产生大量数据的地方，这些数据以文件、图片、视频等形式存在。大数据主要包含两个层面的意思：一个层面是大数据来源多、体量大、类型多；另一个层面是大数据的技术，即从各种各样类型的数据中，快速获取有价值信息的技术。大数据的定义大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的特点。大数据具有4V特点，即Volume（体量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低、商业价值高）。大数据特点大数据具有4V特点，即Volume（体量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低、商业价值高）。大数据系统架构从大数据的两层含义可以发现，需要一个非常规的大数据系统完成大数据的采集、存储、处理分析和展示，从而快速获取有价值的信息。大数据系统能够支持海量的数据存储和快速的大数据计算，其核心理念是实现并行化存储和计算、规模经济和虚拟化。大数据系统架构分布式系统可以满足以上大数据系统的需求（1）并行化

在一个计算资源处理不了的情况，可以使用多个计算资源同时处理，实现海量的存储和计算及快速的处理和计算的显式需求。分布式存储和计算是云计算的特点，决定了云计算是大数据系统的基础。大数据系统架构分布式系统可以满足以上大数据系统的需求（2）规模经济

一次性投入成本高，可以通过大规模的应用用户分摊成本，总体平均成本低。规模经济是云服务本身的特点，也是它的终极目标。（3）虚拟化

多种多样的软硬件设备放在一起不好管理，可以通过虚拟化技术进行抽象，封装复杂的实现和简单易用的接口调用。大数据系统架构随着存储成本的下降和云计算提供的弹性计算能力的增强，越来越多的大数据应用场景需要采用基于云计算的大数据系统架构大数据系统架构大数据应用大数据技术起源于搜索引擎应用，目前它的主要应用场景依然是互联网和移动互联网领域。电商行业是最早将大数据应用于商品推荐和营销活动优化或精准营销（淘宝、拼多多）的，可以根据消费者的习惯提前生产物料并进行物流管理，这样有利于社会的精细化生产。同时，大数据还有其他互联网应用，最常见的应用包括计算广告（依据用户和内容数据动态决定广告投放策略和定价）、内容

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