## 目录一、Hdoop - 参考附录11. 大数据介绍1. 什么是大数据2. 什么是大数据技术1. 数据存储2. 数据运算2. Hdoop介绍3. Hdoop技术生态1. HDFS/Map Reduce2. Hive3. HBASE4. ZooKeeper5. Mahout6.
近年来科技业掀起一波「大数据」（big data）的热潮，连零售业、营销业等过去与科技沾不上边的产业，都开始感受到大数据的威力。但大数据到底是什麽？顾名思义，大数据这个概念指的是传统资料处理技术无法应付的庞大数位资料。例如一家银行的多年交易纪录或是网站的随机评论。
动脉网此前曾有文章从理论的高度介绍Big Data（详情请回复“大数据”获取），本文试着从概念、应用、市场等角度介绍这个“司空见惯”的概念。什么是Big Data？Big Data，一般称为“大数据”，这已经不是一个新鲜的概念，是一把可以适用于各行各业的万能钥匙。
随着21世纪的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著名的数据分析团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
如今，在企业界，大数据已不再是新奇的事物。纵观整个商业市场，大数据早已成为董事会会议的经常性议程项目，越来越多的C级高管们希望成为以洞察力驱动的组织掌舵人——利用数据分析和信息处理，了解市场及经营业务。
前言:当下多个城市掀起的城市大脑建设热潮，为推进城市治理数字化、信息化建设奠定了强大的能力引擎。在人工智能、大数据、云计算技术的驱动之下，城市治理迎来了用创新技术替代传统人工作业，实现科学数据治理的新模式、新阶段。
麦肯锡全球研究所描述为:一种规模巨大、种类繁多及实时性强到在获取、存储、管理和分析诸方面超出传统数据库软件工具能力范畴的数据集合，具有海量的数据规模，快速的数据流转，多样的数据类型和价值密度低四大特征。
1.何为大数据？大数据（big data），IT行业术语，是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。2.如何认识大数据？
关于“大数据(Big Data)”，Gartner曾经给出这样的定义：“大数据”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。“大数据(Big Data)”这个术语最早期的引用可追溯到Apache.org的开源项目Nutch。
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
