大數據概念想必大家都不陌生，畢竟是近年來最熱門的話題之一。在計算機以及互聯網如此普及的今天，我們所有人每天都會在互聯網上産生大量的數據，例如在淘寶浏覽商品時會産生數據，使用社交app進行即時通訊時也會産生數據，每天股市的上漲下跌及交易量也是數據......如此可見，每天互聯網上産生的數據是有多龐大，數據可謂是無處不在：
但是數據量大，隻是大數據概念的特征之一，大數據有4個特征簡稱4V特征：
在2001年，高德納分析員道格·萊尼在一份與其2001年的研究相關的演講中指出，數據增長有三個方向的挑戰和機遇：量（Volume），即數據多少；速（Velocity），即資料輸入、輸出的速度；類（Variety），即多樣性。
在萊尼的理論基礎上，IBM提出大數據的4V特征，得到了業界的廣泛認可。第一，數量（Volume），即數據巨大，從TB級别躍升到PB級别；第二，多樣性（Variety），即數據類型繁多，不僅包括傳統的格式化數據，還包括來自互聯網的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等；第三，速度（Velocity），即處理速度快，如果處理不夠高速則無法應用在實時更新數據的場景上；第四，價值（Value），即追求高質量的、有價值的數據。想學習好大數據可以關注公衆号程序員大牛 有視頻資源分享一起學習
大數據4V特征：
大數據要解決的問題
大數據是要用來從中挖掘有價值的數據的，如果數據不能給企業帶來價值，不能給用戶帶來更好的體驗，那麼這些數據就是無用的。而從數據中挖掘價值就是大數據要解決的問題，這就好像淘金、挖礦一樣，我們利用大數據技術從海量數據中挖掘有用的數據，剔除無用的數據：
大數據帶來的挑戰
大數據涉及到的技術：
1.數據采集：
我們需要将分散的數據都采集起來，集中在一起，才能夠進行數據的分析
2.數據存儲：
将大量的數據采集起來後，存儲就是個問題，需要存儲空間足夠大
3.數據處理/分析/挖掘：
存儲的問題解決後，才開始對這些數據進行處理，分析、挖掘有價值的數據出來
4.可視化：
最後就是将這些挖掘出來的數據進行可視化、圖形化後呈現給别人看，總不可能讓你領導來看一堆數字或字符串吧
大數據在技術架構上帶來的挑戰：
1.對現有數據庫管理技術的挑戰：
海量的數據想要存儲到傳統的關系型數據庫是不太現實的，雖然數據庫可以進行集群，但是基本上也不能處理TB級以上的數據分析的，所以現階段無法使用結構化的查詢及處理去解決這些問題
2.傳統數據庫技術并沒有考慮數據的多類别：
關系型數據庫的結構都是庫 >> 表 >> 字段的關系結構，而大數據具有數據多樣化的特征，所以不好存儲
3.實時性的技術挑戰：
數據所産生的價值會随着時間的推移而降低，所以要讓數據實時展現是個問題
4.網絡架構、數據中心、運維的挑戰：
由于數據一直呈大幅增長的狀态，而數據又要實時地呈現，這對網絡傳輸上是一個挑戰。而且數據量大，肯定得多台服務器進行存儲，這就給數據中心以及運維帶來一定的挑戰
大數據帶來的其他挑戰：
1.數據隐私：
這個不用說，海量數據裡肯定會包含一些用戶的隐私數據，我們得保障這些數據不外洩
2.數據源複雜多樣：
之前也提到過大數據的特征之一就是數據的多樣性，如何處理好多樣的數據是個問題
如何應對大數據帶來的挑戰
對于以上所說到的挑戰，Google已經有應對這些挑戰的技術了：
但是，Google隻發表了這些技術的論文，并沒有開源這些技術，所以我們無法進行使用。不過，好在Apache基金會模仿着Google的大數據技術，開發出了Hadoop生态圈，Hadoop也是學習大數據技術必須要學的框架。
如何學好大數據
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1.學習一個框架，最好的方式就是查看它的官方，因為官網上的文檔是最權威且最詳細的。
2.通過項目實戰對知識點進行鞏固和融會貫通
3.參加一些社區活動：Meetup、開源社區大會、線下沙龍等，與他人交流有助于提升眼界
4.切記：多動手、多練習、貴在堅持
5.最好将英文學好，因為很多好的技術論文以及文章都是英文的，而且官網的語言也是英文的
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