大数据是指很多很多的数据，主要源于web2.0之后，数据库中的数据量累计起来很庞大，在对数据进行操作（主要指查询）会变得很慢，对机器的性能要求会很高，如果数据量达到足够大（如十几亿），那服务器会崩溃的。
大数据解决对海量数据的存储、查询、分析计算等操作，主要应用在利用庞大的数据归类分析用户的偏好，利用用户的历史信息得出相应的统计账单等，将同行业的大公司的数据进行计算分析，可以挖掘出一些隐含价值。
Linux：大数据的框架安装在Linux操作系统上
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大数据离线分析:
以spark框架为主
Scala：OOP + FP
sparkCore:类比MapReduce
sparkSQL:类比hive
sparkStreaming：实时数据处理
kafka:消息队列
前沿框架扩展：flink
阿里巴巴 blink
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。