海量数据最新消息（海量数据）

今天给各位分享海量数据的知识，其中也会对海量数据最新消息进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、大数据与海量数据的区别
2、“大数据”与“海量数据”有哪些区别
3、海量数据的介绍
4、北京海量数据是外包吗
5、海量数据存储有哪些方式与方法？
6、如何处理海量数据

大数据与海量数据的区别

如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。

大数据汹涌来袭

当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。

如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。为此，编者详细向一些业内专家详细了解有关方面的问题，请他们谈一谈，大数据是什么和不是什么，以及如何应对大数据等问题，将系列文章的形式与网友见面。

有人将多TB数据集也称作”大数据”。据市场研究公司IDC统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB = 10亿TB）。然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。

EMC曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB（千兆兆）以上的数据数据，这个数字到2020年将增长到10万。一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB（1艾字节 = 10亿GB）或者更多的数据。

对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据，另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为，这三大因素的结合便催生了大数据。同时，IDC还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM所描述的三个”V”判据中的两个：多样性（variety）、体量（volume）和速度（velocity）。

多样性是指，数据应包含结构化的和非结构化的数据。

体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。

而速度则是指数据处理的速度必须很快。

大数据”并非总是说有数百个TB才算得上。根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。

Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。

量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。

种类：IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰 – 现在有更多类型的信息需要分析 – 主要来自社交媒体和移动（情景感知）。种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。

速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。

虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。

诸子百家谈如何定义”大数据”

尽管”Big Data”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。

定义一：大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据

Informatica中国区首席产品顾问但彬认为：”大数据”包含了”海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，”大数据”是”海量数据”+复杂类型的数据。

但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

大数据是由三项主要技术趋势汇聚组成：

海量交易数据：在从 ERP应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。海量交互数据：这一新生力量由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。

定义二：大数据包括A、B、C三个要素

如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。

基于从客户那里了解的工作负载要求， NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content）。

1. 大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 – 指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。

2. 高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 – 指的是处理极端高速的关键数据的要求。它支持快速有效地消化和处理大型数据集。

3. 大内容（Big Content），不丢失任何信息- 指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。

大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT 支持引入了新的基础架构。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。

以上是小编为大家分享的关于大数据与海量数据的区别的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

“大数据”与“海量数据”有哪些区别

最根本的区别就是：

海量数据是一家公司，成立于2007年，是中国数据技术领航企业。

专注于数据库产品研发、销售和服务，拥有两大数据库产品：基于开源的“云图数据库（AtlasDB）”和自主可控的“海量数据库（Vastbase）”。

大数据（big data），IT行业术语，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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

扩展资料

大数据的影响：

以大数据、物联网驱动的新经济的含义，除了包括阿里、腾讯这些天生具有数字基因的企业崛起，更重要的是整个商业社会在数字化进程中，企业组织架构、商业模式、业务流程、管理方式的变革，大数据影响的绝不仅仅是技术。

数字经济不仅仅影响了人与人、人与物之间的连接，也改变了社会，改变了组织。

参考资料来源：凤凰网-大数据影响的绝不仅仅是技术

参考资料来源：百度百科-大数据

参考资料来源：百度百科-北京海量数据技术股份有限公司

海量数据的介绍

北京海量数据技术股份有限公司（股票代码：603138.SH）成立于2007年，是中国数据技术领航企业。十几年来，以“解决用户数据库问题”为己任，专注于数据库产品研发、销售和服务，拥有两大数据库产品：基于开源的“云图数据库（AtlasDB）”和自主可控的“海量数据库（Vastbase）”。

海量数据始终坚持自主技术研发和创新，拥有国内顶尖研发团队。技术人员占公司总人数超过60%，其中，核心技术人员来自于Oracle、IBM、HP、Teradata等跨国科技公司。海量数据在北京、杭州、广州建有三个研发基地，一个省部级企业技术中心，在全国主要省会城市均设有分支机构，为2000多家大中型客户提供产品和服务，涵盖了运营商、金融、能源、电网、政府、制造业等重点行业。

海量数据建立了标准化的研发、服务和管理体系，执行严格的质量管控：以CMMI标准建立了研发管理体系、以ISO9001标准建立了质量保证体系、以ISO27000标准建立了信息安全管理体系、以ISO20000标准建立了信息技术服务管理体系、以GB29490标准建立了知识产权管理体系，成为用户可靠的数据领域合作伙伴。

北京海量数据是外包吗

不是。

它不是外包公司。海量数据这家公司，客观来说有好的也有不好的。没有内卷，同事素质好，没有拉帮结派，重视能力，重视效率，工作沟通比较畅通，组织架构清晰，员工分工明确。

但是，福利不如大厂，工作要求很严谨，有时候活多的情况下会压力大。总之，想做点事的可以试一试，努力努力晋升是很有希望的，没准还能获得股权激励，从此走上人生小巅峰。

海量数据存储有哪些方式与方法？

1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级，2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问，3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷，4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析，你可以问下瑞驰信息技术，做数据存储很专业，技术很牛的。希望我的回答能解决到你的问题

如何处理海量数据

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P42.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 4096*6 + 1024 =25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

关于海量数据和海量数据最新消息的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。