Big Data已经是被热炒的一个词汇。外行看热闹，内行开门道。对于这个“热词”，我们没必要认为它是“西洋镜”，理解我们过去对数据的运用，再延伸到当今信息爆炸的时代，应该会更容易理解。
对于任何事物（大数据），我们要抓住它的本质，沿着本质这条线寻找出解决之道。依托于所在的行业，环境，走出符合每个行业自身特点的解决方案。也许大家，觉得上述这句话很熟悉。我就是将历史观的方法，借鉴到技术上的。党报媒体常说结合马克思主义走中国特色的社会主义，我们能否可以说结合大数据拿出符合中国特色的大数据之路。大数据是纲目，要在这条思想下，不断实践，风起云涌。
没有必要神秘化大数据这个概念，只不过当今世界，人的脑力处理能力已经跟不上纷乱复杂的信息迭代更新了。我们可以看到古代打仗，两军对垒的将领肯定关注的是军队和武器的人数，这就相当于结构化数据了。但是没有办法直接获取到这样的数据怎么办？根据军队行军是扬起的灰尘，根据灶头来判断军队人数，这些应该属于非结构化的数据，要经过大脑的梳理转化为真实有效的数字。当然，还有天时和地形（非结构化数据），这些都可以归纳为对数据的理解。最后根据这些数据形成最终的战斗序列。
机器是生产工具的标志，机器产生解放生产力，改变生产关系。从机器处理数据开始，科学家们研究如何用机器来处理数据，诸如数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术，就是要解决大规模数据的问题。数据之父的Bill Inmon认为要处理如此庞大的数据，它的基本流程如下图：
数据抽取与集成
● 大数据是多样性variety，来源极其广泛，类型极为繁杂。这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战。
● 要想处理大数据，首先必须对所需数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。
● 在数据集成和提取时需要对数据进行清洗，保证数据质量及可信性。
● 现有的数据抽取与集成方式可以大致分为以下四种类型：数据整合、数据联邦、数据传播和混合方法等。
数据分析
● 传统的分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析等在大数据时代需要做出调整，因为这些技术在大数据时代面临着一些新的挑战：
1、数据量大并不一定意味着数据价值（value）的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多；
2、大数据时代的算法需要进行调整(邦弗朗尼原理)。
数据解释
● 数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心结果的展示。如果分析的结果正确但是没有采用适当的解释方法，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户。
● 大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采用传统的解释方法基本不可行。
● 可以考虑从下面两个方面提升数据解释能力：
— 引入可视化技术
— 让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程
Big Data主要应归功于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无限传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互。要处理的数据量实在是太长、增长太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付。在这种情况下，技术人员纷纷研发和采用了一批新技术。
（1）存储
存储分布式缓存、基于MPP的分布式数据库、分布式文件系统、各种NoSQL分布式存储方案,内存数据库等
（2）计算
Map Reduce、流计算、图计算……
（3）应用
HIVE,pig,mahout，Sqoop以及ETL工具，统计与报告工具等
Google于2006 年首先提出了云计算的概念,并研发了一系列云计算技术和工具。以论文的形式逐步公开。正是这些公开的论文,使得以GFS、MapReduce、Bigtable为代表的一系列大数据处理技术被广泛了解并得到应用,同时还催生出以Hadoop为代表的一系列云计算开源工具。这些工具有些是完整的处理平台,有些则是专门针对特定的大数据处理应用。
现在一些主流的处理平台和工具
就实践方面来说，Hadoop 已经发展成为目前最为流行的大数据处理平台，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。
Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,程序员可以轻松地编写分布式并行程序,将其运行于计算机集群上,完成海量数据的计算。
Hadoop采用了分布式存储方式，提高了读写速度，并扩大了存储容量。采用MapReduce来整合分布式文件系统上的数据，可保证分析和处理数据的高效。与此同时，Hadoop还采用存储冗余数据的方式保证了数据的安全性。——具体hadoop学习，可以查阅大数据和云计算的书，甚至还有专门讲hadoop的书籍。
Hadoop作用
Hadoop中HDFS的高容错特性，基于Java 语言开发的，这使得Hadoop可以部署在低廉的计算机集群中，同时不限于某个操作系统。Hadoop中HDFS的数据管理能力，MapReduce处理任务时的高效率，以及它的开源特性，使其在同类的分布式系统中大放异彩，并在众多行业和科研领域中被广泛采用。
Hadoop功能和优点
●可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。
●经济：框架可以运行在任何普通的PC上。
●可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。(元数据磁盘错误，心跳测试，副本数)
●高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
Hadoop生态系统图
