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大数据的起源和错失大数据市场的鼻祖Google

今天的讲话有三个主题: 大数据是什么Google的大数据发展Google为什么在大数据市场没做好,就是为什么没赚到钱也没有实际的影响力大数据是什么 我从08年开始实际接触Hadoop的,这得益于当年IBM和我在的学校的一次合作,做一个研究项目:怎么样用蒙特卡洛的办法来解决数据中的不确定性问题。这个解决方案有两个特点,第一是计算量非常非常的大,第二是计算和计算之间相对独立。这就使得基于Hadoop的并行计算成为一个很好的选择。 大数据作为一个名词其实是晚于Hadoop的,更是晚于MapReduce。曾经有那么一段时间,流行的词语是MapReduce而不是大数据。当然再后来,大数据这个词就流行开了。但是大数据到底是什么,到今天应该还是稀里糊涂的一笔账。 话说我做所谓的大数据都不知道多少年了,今天我还是搞不清楚大数据到底是什么。于是我就请教权威吧,查了一下百度百科。 百度百科是这样定义的: 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·...

未来 云计算将在大数据领域扮演怎样的角色?

企业存储环境主要是围绕记录系统构建起来的,侧重于这些问题:为数据记录长度固定的文件购买哪些类型的存储介质和管理系统,所存储数据的性质是实时数据、准实时数据,还是只是偶尔需要访问或完全可以用数据归档保存起来的批量填充的数据等。 自从大数据进入企业数据中心和业务部门,一切改变了――单个的大数据文件可以用数TB、甚至数PB来衡量。Hadoop等分析平台上的大数据并行处理与事务数据的按顺序处理有着明显区别。不出所料,存储方面要考虑的因素随之变化。 这种变化在数据分析和高性能计算领域体现得最为明显。这个领域以Hadoop应用程序为主,它们借助算法分析方法并行处理数PB级数据,用于数据科学及其他复杂查询。就高性能应用程序而言,很难考虑像虚拟化存储或基于云的存储这些概念,因为你只有通过数据中心的物理处理器和存储平台,才能直接处理并存储数据和查询结果。 因此,这种工作具有的计算密集性和存储密集性使数据中心管理人员(包括存储专业人员)不再像过去十年那样,迫切寻求的虚拟化或云计算。作为大数据对象存储特点的单一数据集的庞大性也是如此,它们使用元数据标签来描述非传统数据图像,比如照片、视频、音频记录和文档图像...

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