大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

大數據中的數據量巨大，達到PB級別。而且，這個龐大的數據不僅包括結構化數據(如數字、符號等數據)，還包括非結構化數據(如文本、圖像、聲音、視頻等數據)。這使得傳統的關系數據庫難以存儲、管理和處理大數據。在大數據中，有價值的信息往往隱藏在其中。這就要求大數據的處理速度非?？?，從而可以在短時間內從大量復雜的數據中獲取有價值的信息。在大數據的大量復雜數據中，通常不僅包含真實數據，還包含一些虛假數據。這就需要在大數據處理中剔除虛假數據，用真實數據去分析，得到真實結果。

一、服務器集群:服務器集群是提高服務器整體計算能力的解決方案。它是由互連的服務器組組成的并行或分布式系統。服務器群集中的服務器運行相同的計算任務。因此，從外部來看，這組服務器是一個虛擬服務器，為外界提供統一的服務。雖然單個服務器的計算能力有限，但將數百臺服務器分組為服務器集群后，整個系統具有強大的計算能力，能夠支持大數據分析的計算負載。谷歌、亞馬遜和阿里巴巴計算中心的服務器集群已經達到5000臺服務器的規模。

二、分布式計算:關于如何處理大數據，計算機科學界有兩個方向:第一個方向是集中式計算，即增加處理器數量，以增強單臺計算機的計算能力，從而提高數據處理速度。第二個方向是分布式計算，即通過網絡將一組計算機連接起來，形成一個分散的系統，然后將大量需要處理的數據分散到多個部分，提交給分散系統中的計算機組進行同時計算，最后將這些計算結果進行組合，得到最終的結果。雖然分散系統中單臺計算機的計算能力不強，但由于每臺計算機只計算一部分數據，多臺計算機同時計算，分散系統處理數據的速度會比單臺計算機高很多。過去，分布式計算理論復雜，技術實現困難，因此集中式計算一直是處理大數據的主流解決方案。IBM大型機是集中式計算的典型硬件，被許多銀行和政府機構用來處理大數據。然而，對于當時的互聯網公司來說，IBM大型機太貴了。因此，互聯網公司專注于可以在廉價計算機上使用的分布式計算。

三、大數據分析：大數據，表面上看是大量的復雜數據，價值不高，但經過對這些復雜數據的分析處理，可以從中提取出有價值的信息。大數據的分析主要分為五個方面:可視化分析、數據挖掘算法、預測分析能力、語義引擎和數據質量管理?？梢暬瞧胀ㄏM者經常能看到的大數據分析結果的一種體現。比如百度出品的《百度地圖春節人口遷移大數據》就是典型案例之一?？梢暬治鰧⒋罅繌碗s的數據自動轉化為直觀的圖表，更容易被普通消費者接受和理解。

數據挖掘算法是大數據分析的理論核心，其本質是根據算法預先定義的一組數學公式，將采集到的數據作為參數變量，從大量復雜數據中提取有價值的信息。著名的“啤酒和尿布”故事就是數據挖掘算法的經典案例。通過對啤酒和紙尿褲購買數據的分析，沃爾瑪挖掘了它們之間此前未知的聯系，并利用這種聯系提高了商品的銷量。亞馬遜的推薦引擎和谷歌的廣告系統都使用了大量的數據挖掘算法。

預測分析能力是大數據分析最重要的應用領域。從大量復雜數據中挖掘規則，建立科學的事件模型，并通過將新數據帶入模型中，可以預測未來的事件趨勢。預測分析能力常用于金融分析和科學研究領域，如股票預測或天氣預報。語義引擎是機器學習的成果之一。過去，計算機對用戶輸入內容的理解只停留在字符階段，無法很好地理解輸入內容的含義，因此往往無法準確理解用戶的需求。通過分析大量復雜的數據，讓計算機從中學習，可以使計算機盡可能準確地理解用戶輸入的含義，從而掌握用戶的需求，提供更好的用戶體驗。蘋果的Siri和谷歌的Google Now都使用語義引擎。

數據質量管理是大數據在企業領域的重要應用。為了保證大數據分析結果的準確性，需要剔除大數據中不真實的數據，保留最準確的數據。因此，需要建立有效的數據質量管理體系，對收集到的大量復雜數據進行分析，選擇真實有效的數據。有不懂的請咨詢夢飛科技了解。

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