大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据中的数据量巨大，达到PB级别。而且，这个庞大的数据不仅包括结构化数据(如数字、符号等数据)，还包括非结构化数据(如文本、图像、声音、视频等数据)。这使得传统的关系数据库难以存储、管理和处理大数据。在大数据中，有价值的信息往往隐藏在其中。这就要求大数据的处理速度非常快，从而可以在短时间内从大量复杂的数据中获取有价值的信息。在大数据的大量复杂数据中，通常不仅包含真实数据，还包含一些虚假数据。这就需要在大数据处理中剔除虚假数据，用真实数据去分析，得到真实结果。

一、服务器集群:服务器集群是提高服务器整体计算能力的解决方案。它是由互连的服务器组组成的并行或分布式系统。服务器群集中的服务器运行相同的计算任务。因此，从外部来看，这组服务器是一个虚拟服务器，为外界提供统一的服务。虽然单个服务器的计算能力有限，但将数百台服务器分组为服务器集群后，整个系统具有强大的计算能力，能够支持大数据分析的计算负载。谷歌、亚马逊和阿里巴巴计算中心的服务器集群已经达到5000台服务器的规模。

二、分布式计算:关于如何处理大数据，计算机科学界有两个方向:第一个方向是集中式计算，即增加处理器数量，以增强单台计算机的计算能力，从而提高数据处理速度。第二个方向是分布式计算，即通过网络将一组计算机连接起来，形成一个分散的系统，然后将大量需要处理的数据分散到多个部分，提交给分散系统中的计算机组进行同时计算，最后将这些计算结果进行组合，得到最终的结果。虽然分散系统中单台计算机的计算能力不强，但由于每台计算机只计算一部分数据，多台计算机同时计算，分散系统处理数据的速度会比单台计算机高很多。过去，分布式计算理论复杂，技术实现困难，因此集中式计算一直是处理大数据的主流解决方案。IBM大型机是集中式计算的典型硬件，被许多银行和政府机构用来处理大数据。然而，对于当时的互联网公司来说，IBM大型机太贵了。因此，互联网公司专注于可以在廉价计算机上使用的分布式计算。

三、大数据分析：大数据，表面上看是大量的复杂数据，价值不高，但经过对这些复杂数据的分析处理，可以从中提取出有价值的信息。大数据的分析主要分为五个方面:可视化分析、数据挖掘算法、预测分析能力、语义引擎和数据质量管理。可视化是普通消费者经常能看到的大数据分析结果的一种体现。比如百度出品的《百度地图春节人口迁移大数据》就是典型案例之一。可视化分析将大量复杂的数据自动转化为直观的图表，更容易被普通消费者接受和理解。

数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是根据算法预先定义的一组数学公式，将采集到的数据作为参数变量，从大量复杂数据中提取有价值的信息。著名的“啤酒和尿布”故事就是数据挖掘算法的经典案例。通过对啤酒和纸尿裤购买数据的分析，沃尔玛挖掘了它们之间此前未知的联系，并利用这种联系提高了商品的销量。亚马逊的推荐引擎和谷歌的广告系统都使用了大量的数据挖掘算法。

预测分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量复杂数据中挖掘规则，建立科学的事件模型，并通过将新数据带入模型中，可以预测未来的事件趋势。预测分析能力常用于金融分析和科学研究领域，如股票预测或天气预报。语义引擎是机器学习的成果之一。过去，计算机对用户输入内容的理解只停留在字符阶段，无法很好地理解输入内容的含义，因此往往无法准确理解用户的需求。通过分析大量复杂的数据，让计算机从中学习，可以使计算机尽可能准确地理解用户输入的含义，从而掌握用户的需求，提供更好的用户体验。苹果的Siri和谷歌的Google Now都使用语义引擎。

数据质量管理是大数据在企业领域的重要应用。为了保证大数据分析结果的准确性，需要剔除大数据中不真实的数据，保留最准确的数据。因此，需要建立有效的数据质量管理体系，对收集到的大量复杂数据进行分析，选择真实有效的数据。有不懂的请咨询租机房科技了解。

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