大数据技术（Big Date）介绍
1. 大数据产生背景
~~~~~~~ 大数据技术的产生源于数据爆炸式增长和信息化进程的加速。自20世纪90年代末，随着互联网的普及和信息化进程的加速，各类组织和机构开始收集、存储和处理大量的数据。
包括结构化数据，如企业的交易记录、客户数据等，还包括非结构化数据，如社交媒体的评论、图片和视频等。
~~~~~~~ 传统的数据处理技术已经不能满足处理海量数据的需求，数据的处理和分析已经成为一个重要的挑战。在这个背景下，大数据技术应运而生。大数据技术是一种以分布式、并行、可扩展和高效为特点的数据处理和分析技术，它能够处理大量的数据，并从中提取有用的信息和知识，以支持决策、优化业务和提高竞争力。
~~~~~~~ 另外，大数据技术的产生也得益于计算技术和存储技术的不断进步。随着计算技术和存储技术的快速发展，大规模的分布式计算和存储变得更加可行和实现。例如，分布式计算技术如Hadoop和Spark可以将计算任务分割成小块，并在多个计算节点上并行执行，从而提高计算效率。分布式存储技术如HDFS和NoSQL数据库可以将数据存储在多个节点上，以实现高可用和可扩展性
总结：
- 规模巨大： TB PB
- 类型多样：文本、图像、音频、视频
- 处理复杂
2. 什么是大数据
大数据技术是指一系列用于处理大规模数据集合的技术和工具，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等方面的技术。大数据技术主要应用于以下几个方面：
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数据采集：通过各种方式收集大量的数据，包括传感器、社交媒体、物联网设备、移动应用程序、传统企业系统等。
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数据存储：存储大量的数据，包括传统的关系型数据库、分布式文件系统、列式存储数据库、NoSQL 数据库等。
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数据处理：对大数据进行加工、清洗、过滤、转换等操作，以便于后续分析和使用。常用的技术包括MapReduce、Hadoop、Spark等。
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数据分析：对大数据进行挖掘、分析、建模等操作，以发现其中的规律、趋势和异常，常用的技术包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。
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数据可视化：将大数据以可视化的形式呈现，以便于用户理解和使用。常用的技术包括数据可视化工具、图表库、报表工具等。
3. 大数据技术应用场景及工作前景
大数据技术应用场景非常广泛，已经成为企业优化产业结构、提高服务质量的基础。大数据技术已逐渐成熟并广泛应用于各个领域，包括但不限于金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等1。在互联网行业，大数据应用占比过半，未来潜在应用场景包括在线音视频业务、广告监测、精准营销等等。大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹。
大数据技术的工作前景一片光明，大数据应用广泛，未来将覆盖全行业。大数据人才缺口巨大（2-3内人才缺口预计达到120万+），随着人工智能、物联网的发展，大数据人才急剧增加。据招聘平台数据统计，大数据人才起薪平均15k/月。