爱啥啥啥Hadoop——（一）初次见面爱啥啥啥Hadoop—

1.1、大数据时代大数据时代的悄然来临，让信息技术的发展发生了巨大变化，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。每个国家都高度重视大数据技术的研究和产业发展，纷纷把大数据上升为国家战略加以重点推进。企业和教育机构也纷纷加大技术，资金和人员投入力度，以期在“第三次信息化浪潮”中占得先机，引领市场。
有句话：“大数据胜于好算法”，意思是对于某些应用(譬如根据以往的偏好来推荐电影和音乐)，不论算法有多牛，基于小数据的推荐效果往往都不如基于大量可用数据的一般算法的推荐效果。
1.1.1 三次信息化浪潮

三次信息化浪潮
信息化浪潮	发生时间	标志	解决的问题	代表企业
第一次信息化浪潮	1980年前后	个人计算机	信息处理	Intel、IBM、AMD、苹果，MicroSoft、联想、戴尔、惠普等
第二次信息化浪潮	1995年左右	互联网	信息传输	雅虎，谷歌，阿里巴巴，百度，腾讯
第三次信息化浪潮	2010年左右	物联网，云计算和大数据	信息爆炸	亚马逊、谷歌、IBM、VMware、Palantir、Hortonworks、Cloudera、阿里云等

1.1.2 信息科技为大数据时代提供技术引擎

存储设备容量不断增加
CPU处理能力大幅提升
网络宽带不断增加

1.1.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
数据是我们通过观察、实验、或计算得出的结果。数据和信息是两个不同得概念。信息是较为宏观的概念。它有数据的有序排列组合而成，传达给读者某个概念方法等；而数据则是构成信息的基本单位。离散的数据没有任何实用价值。
数据产生方式的变革，是促成大数据时代莱纳德重要因素。总体而言，人类社会的数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段，用户原创内容阶段和感知式系统阶段。
1.运营式系统阶段
人类社会最早大规模管理和使用数据，是从数据库的诞生开始的。数据库的出现使数据管理的复杂度大大降低，数据往往伴随着一定的运营活动而产生并记录在数据库中，数据的产生方式是被动的。
2.用户原创内容阶段：
【爱啥啥啥Hadoop——（一）初次见面】互联网的出现，是的数据传播更加快捷，不需要借助于磁盘、磁带等物理存储介质传数据，网页的出现进一步加速了大量网络内容发的产生，从而使得人类社会数据量开始呈现，“井喷式”增长。Web 1.0 时代主要以门户网站为代表，强调内容的组织与提供，大量上网用户本身笔耕不参与内容的产生。数据爆发产生于Web 2.0 时代，以博客、微博微信等自服务模式为主，强调自服务，大量上网用户本身就是内容的生产者，尤其是随着移动互联网和智能手机终端的普及，人们更是可以随时随地地使用手机发微博、传照片，数据量开始急剧增加。而Web 2.0 的最重要标志就是用户原创内容，智能手机等移动设备加速内容产生，数据产生方式是主动的。
3.感知式系统阶段。：
感知式系统的广泛使用人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生。物联网中包含大量传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器、光电传感器等，此外，视频监控摄像头也是物联网的最重要组成部分。物联网中的自动数据产生方式，将在短时间内生成更密集、更大量的数据，使得人类社会迅速步入“大数据时代”。
1.1.4 大数据的发展历程
大数据的发展历程总体上可以划分为3个重要阶段：萌芽期、成熟期和大规模应用期

大数据发展的三个阶段
阶段	时间	内容
第一阶段：萌芽期	20世纪90年代初至21世纪前10年	随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业只能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库，专家系统，知识管理系统等
第二阶段：成熟期	21世纪前10年	Web 2.0 应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并计算与分布式系统两大核心技术，谷歌得GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其通
第三阶段：大规模应用期	2010年以后	大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高。

1.2 大数据的概念
随着大数据时代的到来，“大数据”已经成为互联网信息技术行业的流行词汇。关于什么是大数据这个问题，大家比较认可大数据的“4V”说法。大数据的四个V，即说的是大数据的四个特征，分别是数据量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
1、数据量大（Volume）
如果把印刷在纸上的文字和图形也看成数据的话，那么人类历史上第一次数据爆炸发生在造纸术和印刷术发明的时期。而从1986年开始到2010年的二十多年间，全球产生的数据增长了100倍。
随着时间，数据产生的速度更快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代。
今天，世界上30%的设置是联网的，而在不远的将来，将有更多的用户成为网民，汽车，电视，家用电器，生产机器等各种设备也将全面接入互联网。随着物联网的推广和普及，各种传感器和摄像头将遍布我们工作和生活的各个角落，这些设备每时每刻都在自动产生大量数据。
根据著名咨询机构IDC（Internet Data Center）做出的估测，人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说，每两年就增加一倍，这被称为“大数据摩尔定律”。
这意味着，人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和。预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，与2010年相比，数据量将增长到近30倍。

单位	换算关系
Byte（字节）	1Byte=8bit
KB(Kilobyte 千字节)	1KB=1024Byte
MB(MegaByte，兆字节)	1MB=1024KB
GB(Gigabyte,吉字节)	1GB=1024MB
TB(Trillionbyte,太字节)	1TB=1024GB
PB(Petabyte,派字节)	1PB=1024TB
EB(Exabyte,艾字节)	1EB=1024PB
ZB(Zettabyte,泽字节)	1ZB=1024EB

2、数据类型繁多（Variety）
大数据的数据来源众多，科学研究、企业应用和Web应用等都在源源不断地生成新的数据。生物大数据、交通大数据、医疗大数据、电信大数据、电力大数据、金融大数据等，都呈现出“井喷式”增长，所涉及的数量十分巨大，已经从TB级别跃升到PB级别。
大数据的数据类型丰富，包括结构化数据和非结构化数据，其中，前者占10%左右，主要是指存储在关系数据库中的数据，后者占90%左右，种类繁多，主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫信息、网络日志等。
如此类型繁多的异构数据，对数据处理和分析技术提出了新的挑战，也带来了新的机遇。
3、处理速度快（Velocity）
大数据时代的数据产生速度非常迅速。在Web 2.0应用领域，在1分钟内，新浪可以产生2万条微博，Twitter可以产生10万条推文，苹果可以下载4.7万次应用，淘宝可以卖出6万件商品，人人网可以发生30万次访问，百度可以产生90万次搜索查询，Facebook可以产生600万次浏览量。大名鼎鼎的大型强子对撞机（LHC），大约每秒产生6亿次的碰撞，每秒生成约700MB的数据，有成千上万台计算机分析这些碰撞。
大数据时代的很多应用，都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，用于指导生产和生活实践，因此，数据处理和分析的速度通常要达到秒级响应，这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，后者通常不要求给出实时分析结果。
为了实现快速分析海量数据的目的，新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。以谷歌公司的Dremel为例，它是一种可扩展的、交互式的实时查询系统，用于只读嵌套数据的分析，通过结合多级树状执行过程和列式数据结构，它能做到几秒内完成对万亿张表的聚合查询，系统可以扩展到成千上万的CPU上，满足谷歌上万用户操作PB级数据的需求，并且可以在2～3秒内完成PB级别数据的查询。
4、价值密度低（value）
大数据虽然看起来很美，但是，价值密度却远远低于传统关系数据库中已经有的那些数据。在大数据时代，很多有价值的信息都是分散在海量数据中的。以小区监控视频为例，如果没有意外事件发生，连续不断产生的数据都是没有任何价值的，当发生偷盗等意外情况时，也只有记录了事件过程的那一小段视频是有价值的。但是，为了能够获得发生偷盗等意外情况时的那一段宝贵的视频，我们不得不投入大量资金购买监控设备、网络设备、存储设备，耗费大量的电能和存储空间，来保存摄像头连续不断传来的监控数据。
如果这个实例还不够典型的话，那么我们可以想象另一个更大的场景。假设一个电子商务网站希望通过微博数据进行有针对性营销，为了实现这个目的，就必须构建一个能存储和分析新浪微博数据的大数据平台，使之能够根据用户微博内容进行有针对性的商品需求趋势预测。愿景很美好，但是，现实代价很大，可能需要耗费几百万元构建整个大数据团队和平台，而最终带来的企业销售利润增加额可能会比投入低许多，从这点来说，大数据的价值密度是较低的。
1.3 大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家吉姆·格雷（Jim Gray）博士观察并总结认为，人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式，具体如下：
（1）第一种范式：实验科学
在最初的科学研究阶段，人类采用实验来解决一些科学问题，著名的比萨斜塔实验就是一个典型实例。1590年，伽利略在比萨斜塔上做了“两个铁球同时落地”的实验，得出了重量不同的两个铁球同时下落的结论，从此推翻了亚里士多德“物体下落速度和重量成比例”的学说，纠正了这个持续了1 900年之久的错误结论。
（2）第二种范式：理论科学
随着科学的进步，人类开始采用各种数学、几何、物理等理论，构建问题模型和解决方案。比如牛顿第一定律、牛顿第二定律、牛顿第三定律构成了牛顿力学的完整体系，奠定了经典力学的概念基础，它的广泛传播和运用对人们的生活和思想产生了重大影响，在很大程度上推动了人类社会的发展与进步。
（3）第三种范式：计算科学
随着1946年人类历史上第一台计算机ENIAC的诞生，人类社会开始步入计算机时代，科学研究也进入了一个以“计算”为中心的全新时期。通过设计算法并编写相应程序输入计算机运行，人类可以借助于计算机的高速运算能力去解决各种问题。计算机具有存储容量大、运算速度快、精度高、可重复执行等特点，是科学研究的利器，推动了人类社会的飞速发展。
（4）第四种范式：数据密集型科学
随着数据的不断累积，其宝贵价值日益得到体现，物联网和云计算的出现，更是促成了事物发展从量变到质变的转变，使人类社会开启了全新的大数据时代。在大数据环境下，一切将以数据为中心，从数据中发现问题、解决问题，真正体现数据的价值。大数据将成为科学工作者的宝藏，从数据中可以挖掘未知模式和有价值的信息，服务于生产和生活，推动科技创新和社会进步。
1.4 大数据对思维方式的影响
维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出，大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变：全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果。
（1）全样而非抽样
过去，由于数据存储和处理能力的限制，在科学分析中，通常采用抽样的方法，即从全集数据中抽取一部分样本数据，通过对样本数据的分析，来推断全集数据的总体特征。通常，样本数据规模要比全集数据小很多，因此，可以在可控的代价内实现数据分析的目的。现在，我们已经迎来大数据时代，大数据技术的核心就是海量数据的存储和处理，分布式文件系统和分布式数据库技术，提供了理论上近乎无限的数据存储能力，分布式并行编程框架MapReduce提供了强大的海量数据并行处理能力。因此，有了大数据技术的支持，科学分析完全可以直接针对全集数据而不是抽样数据，并且可以在短时间内迅速得到分析结果，速度之快，超乎我们的想象。就像前面我们已经提到过的，谷歌公司的Dremel可以在2～3秒内完成PB级别数据的查询。
（2）效率而非精确
过去，我们在科学分析中采用抽样分析方法，就必须追求分析方法的精确性，因为，抽样分析只是针对部分样本的分析，其分析结果被应用到全集数据以后，误差会被放大，这就意味着，抽样分析的微小误差，被放大到全集数据以后，可能会变成一个很大的误差。因此，为了保证误差被放大到全集数据时仍然处于可以接受的范围，就必要确保抽样分析结果的精确性。正是由于这个原因，传统的数据分析方法往往更加注重提高算法的精确性，其次才是提高算法效率。现在，大数据时代采用全样分析而不是抽样分析，全样分析结果就不存在误差被放大的问题，因此，追求高精确性已经不是其首要目标；相反，大数据时代具有“秒级响应”的特征，要求在几秒内就迅速给出针对海量数据的实时分析结果，否则就会丧失数据的价值，因此，数据分析的效率成为关注的核心。
（3）相关而非因果
过去，数据分析的目的，一方面是解释事物背后的发展机理，比如，一个大型超市在某个地区的连锁店在某个时期内净利润下降很多，这就需要IT部门对相关销售数据进行详细分析找出发生问题的原因；另一方面是用于预测未来可能发生的事件，比如，通过实时分析微博数据，当发现人们对雾霾的讨论明显增加时，就可以建议销售部门增加口罩的进货量，因为，人们关注雾霾的一个直接结果是，大家会想到购买一个口罩来保护自己的身体健康。不管是哪个目的，其实都反映了一种“因果关系”。但是，在大数据时代，因果关系不再那么重要，人们转而追求“相关性”而非“因果性”。比如，我们去淘宝网购物时，当我们购买了一个汽车防盗锁以后，淘宝网还会自动提示你，与你购买相同物品的其他客户还购买了汽车坐垫，也就是说，淘宝网只会告诉你“购买汽车防盗锁”和“购买汽车坐垫”之间存在相关性，但是，并不会告诉你为什么其他客户购买了汽车防盗锁以后还会购买汽车坐垫。
1.5大数据对社会发展的影响
大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下几个方面：大数据决策成为一种新的决策方式；大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合；大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现。
（1）大数据决策成为一种新的决策方式
根据数据制定决策，并非大数据时代所特有。从20世纪90年代开始，数据仓库和商务智能工具就开始大量用于企业决策。发展到今天，数据仓库已经是一个集成的信息存储仓库，既具备批量和周期性的数据加载能力，也具备数据变化的实时探测、传播和加载能力，并能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策（如宏观决策和长远规划等）和战术决策（如实时营销和个性化服务等）的双重支持。但是，数据仓库以关系数据库为基础，无论是数据类型还是数据量方面都存在较大的限制。现在，大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析，已经成为受到追捧的全新决策方式。比如，政府部门可以把大数据技术融入“舆情分析”，通过对论坛、微博、微信、社区等多种来源数据进行综合分析，弄清或测验信息中本质性的事实和趋势，揭示信息中含有的隐性情报内容，对事物发展做出情报预测，协助实现政府决策，有效应对各种突发事件。
（2）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合
有专家指出，大数据将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。互联网、银行、保险、交通、材料、能源、服务等行业领域，不断累积的大数据将加速推进这些行业与信息技术的深度融合，开拓行业发展的新方向。比如，大数据可以帮助快递公司选择运费成本最低的最佳行车路径，协助投资者选择收益最大化的股票投资组合，辅助零售商有效定位目标客户群体，帮助互联网公司实现广告精准投放，还可以让电力公司做好配送电计划确保电网安全等。总之，大数据所触及的每个角落，我们的社会生产和生活都会因之而发生巨大而深刻的变化。
（3）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现
大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在各种应用需求的强烈驱动下，各种突破性的大数据技术将被不断提出并得到广泛应用，数据的能量也将不断得到释放。在不远的将来，原来那些依靠人类自身判断力的领域应用，将逐渐被各种基于大数据的应用所取代。比如，今天的汽车保险公司，只能凭借少量的车主信息，对客户进行简单类别划分，并根据客户的汽车出险次数给予相应的保费优惠方案，客户选择哪家保险公司都没有太大差别。随着车联网的出现，“汽车大数据”将会深刻改变汽车保险业的商业模式，如果某家商业保险公司能够获取客户车辆的相关细节信息，并利用事先构建的数学模型对客户等级进行更加细致的判定，给予更加个性化的“一对一”优惠方案，那么，毫无疑问，这家保险公司将具备明显的市场竞争优势，获得更多客户的青睐。
1.6 大数据对就业市场的影响
大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业。2010年的时候，在高科技劳动力市场上还很难见到数据科学家的头衔，但此后，数据科学家逐渐发展成为市场上最热门的职位之一，具有广阔发展前景，并代表着未来的发展方向。
互联网企业和零售、金融类企业都在积极争夺大数据人才，数据科学家成为大数据时代最紧缺的人才。据麦肯锡预测，在未来几年内，仅美国本土就可能缺少14万～19万具备数据深入分析能力的专业人才，能够通过分析大数据支撑企业做出有效决策的数据管理人员和分析师，也大概存在150万人的缺口。
根据中桥调研咨询2013年7月针对中国市场的一次调研结果显示，中国用户目前还主要局限在结构化数据分析方面，尚未进入通过对半结构化和非结构化数据进行分析、捕捉新的市场空间的阶段。但是，大数据中包含了大量的非结构化数据，未来将会产生大量针对非结构化数据分析的市场需求，因此，未来中国市场对掌握大数据分析专业技能的数据科学家的需求会逐年递增。
尽管有少数人认为，未来有更多的数据会采用自动化处理，会逐步降低对数据科学家的需求，但是，仍然有更多的人认为，随着数据科学家给企业所带来的商业价值的日益体现，市场对数据科学家的需求会越发旺盛。
1.7 大数据对人才培养的影响
大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制。一方面，数据科学家是一个需要掌握统计、数学、机器学习、可视化、编程等多方面知识的复合型人才，在中国高校现有的学科和专业设置中，上述专业知识分布在数学、统计和计算机等多个学科中，任何一个学科都只能培养某个方向的专业人才，无法培养全面掌握数据科学相关知识的复合型人才。另一方面，数据科学家需要大数据应用实战环境，在真正的大数据环境中不断学习、实践并融会贯通，将自身技术背景与所在行业业务需求进行深度融合，从数据中发现有价值的信息，但是，目前大多高校还不具备这种培养环境，不仅缺乏大规模基础数据，也缺乏对领域业务需求的理解。鉴于上述两个原因，目前国内的数据科学家人才并不是由高校培养的，而主要是在企业实际应用环境中通过边工作边学习的方式不断成长起来的，其中，互联网领域集中了大多数的数据科学家人才。
在未来5～10年，市场对数据科学家的需求会日益增加，不仅互联网企业需要数据科学家，类似金融、电信这样的传统企业在大数据项目中也需要数据科学家。由于高校目前尚未具备大量培养数据科学家的基础和能力，传统企业很可能会从互联网行业“挖墙角”，来满足企业发展对数据分析人才的需求，继而造成用人成本高企，制约企业的成长壮大。因此，高校应该秉承“培养人才、服务社会”的理念，充分发挥科研和教学综合优势，培养一大批具备数据分析基础能力的数据科学家，有效缓解数据科学家的市场缺口，为促进经济社会发展做出更大贡献。
高校培养数据科学家人才需要采取“两条腿”走路的策略，即“引进来”和“走出去”。所谓“引进来”，是指高校要加强与企业的紧密合作，从企业引进相关数据，为学生搭建起接近企业应用实际的、仿真的大数据实战环境，让学生有机会理解企业业务需求和数据形式，为开展数据分析奠定基础，同时，从企业引进具有丰富实战经验的高级人才，承担起数据科学家相关课程教学任务，切实提高教学质量、水平和实用性。所谓“走出去”，是指积极鼓励和引导学生走出校园，进入互联网、金融、电信等具备大数据应用环境的企业去开展实践活动，同时，努力加强产、学、研合作，创造条件让高校教师参与到企业大数据项目中，实现理论知识与实际应用的深层次融合，锻炼高校教师的大数据实战能力，为更好培养数据科学家人才奠定基础。
在课程体系的设计上，高校应该打破学科界限，设置跨院系跨学科的“组合课程”，由来自计算机、数学、统计等不同院系的教师构建联合教学师资力量，多方合作，共同培养具备大数据分析基础能力的数据科学家，使其全面掌握包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等在内的系统知识，具有独立获取知识的能力，并具有较强的实践能力和创新意识。
1.8 大数据的应用
大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下表是大数据在各个领域的应用情况。

领域	大数据的应用
金融行业	大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用
汽车行业	利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活
互联网行业	借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和有针对性广告投放
餐饮行业	利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业	利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
能源行业	随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理地设计电力需求响应系统，确保电网运行安全
物流行业	利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
城市管理	可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学	大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘
体育和娱乐	大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题材的影视作品，以及预测比赛结果
安全领域	政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪
个人生活	大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务

1.9 大数据关键技术
当人们谈到大数据时，往往并非仅指数据本身，而是数据和大数据技术这二者的综合。所谓大数据技术，是指伴随着大数据的采集、存储、分析和应用的相关技术。是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果得一系列数据处理和分析技术。
讨论大数据技术时，需要首要了解大数据的基本处理流程，主要包括数据采集、存储、分析和结果呈现等环节。数据无处不在，互联网网站、政务系统、零售系统、办公系统、自动化生产系统、监控摄像头、传感器等，每时每刻都在不断产生数据。这些分散在各处的数据，需要采用相应的设备或软件进行采集。采集到的数据通常无法直接用于后续的数据分析，因为对于来源众多，类型多样的数据而言，数据缺失和语义模糊等问题是不可避免的，因而必须采取相应措施有效解决这些问题，这就需要一个被称为“数据预处理”的过程，把数据变成一个可用的状态。数据经过预处理后，会被存放到文件系统或数据库系统中进行存储和管理，然后采用数据挖掘工具对数据进行处理分析，最后采用可视化工具为用户呈现结果。在整个数据处理过程中，还必须注意隐私保护和数据安全问题。
因此，从数据分析全流程的角度，大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容，具体见表。

大数据技术的不同层面及其功能
技术层面	功能
数据采集与预处理	利用ETL工具将分布的、异构数据源中数据，如关系数据，平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；也可以利用日志采集工具( 如 Flume、Kafka等)把实时采集的数据作为流计算机系统的输入，进行实时处理分析
数据存储和管理	利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL 数据库、云数据库等，实现对结构化，版接过话和非结构化海量数据的存储和管理
数据处理和分析	利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
数据安全和隐私保护	在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全

需要指出的是，大数据技术是许多技术的一个集合体，这些技术也并非全部都是新生事物，诸如关系数据库、数据仓库、数据采集、ETL、OLAP、数据挖掘、数据隐私和安全、数据可视化等技术是已经发展多年的技术，在大数据时代得到不断补充、完善、提高后又有了新的升华，也可以视为大数据技术的一个组成部分。
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《大数据技术原理与应用》第二版林子雨