海量数据处理能处理多少数据，海量数据分析什么意思

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　　大数据是指那些非常庞大、类型复杂的数据集合。在过去，人们对于数据的处理相对简单，只需要购买更多的存储设备或提高存储设备的效率即可解决问题。但是随着时间的推移，人们发现数据不仅仅可以分为结构性、非结构性和半结构性这三种类型，还存在着更为复杂的情况。当各种类型繁杂的数据涌入数据库时，对于用户的IT系统将会带来更大的冲击，这也是大数据带来的另一种处理方式。

　　通过市场调查数据，我们可以看到大数据时代即将来临。调查发现，85%的复杂数据属于非结构化数据，这些数据广泛存在于社交网络、物联网以及电子商务等领域。随着社交网络、移动计算和传感器等新渠道和技术的不断涌现和应用，非结构化数据的生成量也在不断增长。

　　对于大数据的概念，有很多的炒作和不确定性。为了更好地了解大数据及其挑战，我们向业内专家咨询，他们谈到了大数据的本质和特点，以及如何应对大数据的问题。

　　有人认为，拥有多TB的数据集就可以称之为大数据。根据IDC的统计，全球数据的使用预计将增长44倍，达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，这意味着需要更大的处理能力来分析和理解这些数据集。据EMC公司表示，到2020年，使用超过1PB(千兆兆)数据的客户数量将增长到10万。一些客户甚至在短短一两年内就会开始使用数千倍以上的数据，达到1EB(1艾字节=10亿GB)或者更多。这说明，大企业之所以对大数据感兴趣，一方面是由于计算能力成本的降低，现在不仅可以以更低的成本获得更强大的计算能力，而且各种系统也能够执行多任务处理。另一方面，内存成本的下降也使得企业能够处理更多的数据。此外，将多台计算机聚合成服务器集群也变得越来越简单。因此，这三个因素的结合催生了大数据。

　　IDC认为，要想成为大数据技术，一个技术首先必须是成本可承受的，其次必须满足多样性、体量和速度这三个标准。多样性指的是数据应包含结构化和非结构化的数据;体量指的是聚合在一起供分析的数据量必须是巨大的;速度则要求数据处理的速度必须很快。

　　而“大数据”并不一定意味着数据集必须有数百个TB才算得上。根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可以被称为大数据，这取决于数据的速度或时间维度。全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，信息量的增加给数据管理和业务带来了巨大的挑战，IT领导者必须关注信息量、种类和速度。

　　总的来说，大数据是指那些非常庞大、类型复杂的数据集合。随着技术和需求的不断发展，对于大数据的处理也面临着更多的挑战。只有通过成本可承受、满足多样性、体量和速度等标准的技术才能真正应对大数据的问题。

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