大数据与传统数据的区别
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、数据规模大：传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。而大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。 2、非结构化数据：传统数据主要在关系性数据库中分析，而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。
3、处理方式不同：因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。所以大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。这个过程就类似于寻找图书：如果你在你个人书柜里，寻找一本书是很容易的，所以你买了书，可以直接放到书柜上，不用做任何处理;而如果图书馆买了书，如果不做任何处理的话，你是很难找到一本书的，所以图书馆在新书入库的时候，首先会对每本书打上标签，而这个打标签的过程，就是类似于Stream的工作。 数据量大十分好理解，以前我们存储数据使用的单位是 KB，一个Excel表格也就几十到几百KB，现在我们经常说到GB甚至是TB乃至PB的数据量级，它们的数量关系如下所示。
更直观一点，1KB相当于512个汉字，1MB就相当于六本红楼梦的字数……而淘宝网在2015年3月每天大约能产生7TB的数据量，相当于4000万本红楼梦的数据量，而中国最大的图书馆中国国家图书馆的藏书量是3000万册。由此看来，我们的大数据着实是数据量巨大了。 大体上数据获取的方式： （编辑：鞍山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
