大数据这个名词并不是啥新名词，如果对于IT比较熟悉的兄弟，估计听这个名词有6-7年的时间了，对这个有一定的了解，但是对于那些不熟悉IT的朋友来说，这个名词虽然在互联网和各媒体中听到见到很多，估计脑子仍然是一头雾水，到底什么是大数据？
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大数据顾名思义，就是大量的数据，从字面来理解，有一定的道理，我们首先来看看数据库技术的发展，对于IT有一定了解的朋友，普遍都听说过数据库，基本上所有的信息化系统都离不开数据库，用户存储数据，并由于维护与使用相关信息，传统的数据库，我们称之为关系数据库，比较典型的如：ORACLE、SQL SERVER、My SQL等等，数据库中建立很多的数据表，用于存放不同的数据，这种数据库的特点是操作起来非常方便，表与表间可以有紧密的关联，然而这类数据库有一个很大的问题，也是一直困扰软件开发人员的问题，就是所存数据量一旦达到一定的数量，数据库操作的速度会快速降低，比方说一张数据表的数据存上几千万条数据，这个时候，无论是对表做什么操作，如：新增、修改、查询等等，速度会变得非常缓慢，少则几秒，多则几十秒甚至几分钟，这种操作是让人无法忍受的，于是系统架构师又得考虑分表、跑批、优化等等手段，从而造成大量的维护工作，也给系统的稳定性等等造成了很大的隐患。
最初的大数据从存储开始诞生，即：非关系数据，这个领域比较领先的如：脸书、雅虎等等，都自己开发了非关系数据库，卡桑德拉、芒果等等都是业内优秀的数据库，这类数据库可以存储海量的数据，解决了单表的操作瓶颈，速度非常快，注意，这里是单表操作，如果关系复杂的表结构，操作仍然不方便，如统计查询等等，但这项工作又是大多信息系统所需要的，传统的方式很难再多海量数据做更多有价值的挖掘，毕竟普通的服务器速度和效率都无法满足要求，一般人也用不起超级计算机，因此瓶颈数据应用的瓶颈再一次出现。
这个时候，美国的一个技术大牛，也就是现在的apache基金会的主席道格编写了一个开源框架（也是当年开源搜索引起lucence的编写者），叫做hadoop,用于分布式计算，即：把任务分配过若干个普通机器进行运算，然后再把运算结果进行汇总，通过这种方式，大量的企业机构将原来无法处理的海量数据通过这种框架进行处理，从而发掘出了极具价值的数据和规律，这个阶段也就是大数据真正开始发展的阶段，由于其中的算法调度，更多的采用硬盘作为中间存储介质，由此效率相对降低，紧接着spark的出现，即在hadoop的基础上，将中间环节很多部分改善微内存调度，让系统性能可以大幅度提升，另外也将hadoop的离线处理特点发展成为可以处理实时数据，到目前的FLINK等等机制，大数据处理能力在不断增强。
大数据仅仅就是这些了吗？当然不是，上面所说的只是基础，大家想想，现在的整个世界每天在互联网上产生多少新数据，而这些新数据如何被使用？这个就引出大数据另一个方面，结构化数据与非结构化数据，啥是结构化数据？这个还不太好解释，打个比方，你可以把很多数据进行量化，或者分类划，可以做成EXCEL表格的方式，这类数据通常是结构化数据，而另一类，比如一篇文章、一段文字等等，这类数据通常叫做非结构化数据，可以理解为结构化数据通过常规软件开发可以直接使用，而非结构化数据则需要人阅读进行判断和使用，另一个方面，在目前信息化的时代，结构化数据是远远小于非结构化数据的，这个就是大数据另外一个方向的应用，即：处理非结构化数据，让计算机具备一定的智能，可以理解非结构化数据，并实现某方面的具体功能。
可以说，大数据、机器学习、人工智能这几块的结合将是IT发展的全新时代的开始