大数据时代的数据库

数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。再次，数据的来源直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据的来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。

蝴蝶人工智能在大数据和深度学习。当代人工智能离不开big 数据和深度学习算法。我们先来了解一下什么是“Da数据”,“Da数据”的本质是什么，应该如何处理？当我们在谈论数据，我们在谈论什么？在大多数人的日常印象中，数据可能代表着每月水电煤账单上的数字，代表着股票k线图上的红绿指数，也可能代表着电脑文件里那一堆看不懂的源代码。数据在人工智能的眼里远不止这些。

large数据(Bigdata)通常用于描述某公司创建的大量非结构化和半结构化数据下载到关系型数据库进行分析时会耗费过多的时间和金钱。大数据是指数据的集合，其内容在一定时期内无法被常规软件工具抓取、管理和处理。大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。“Da数据”时代的第一个提案来自于世界知名的咨询公司麦肯锡。麦肯锡说，“数据已经渗透到每个行业和商业职能领域，成为重要的生产要素。

“Da 数据”在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等行业领域已经存在了一段时间，但却因为近年来互联网和信息产业的发展而引起人们的关注。用于分析Da 数据的工具主要是开源的和商用的。开源大学数据生态圈:1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态圈逐渐形成。

big数据-1 数据管理模式研究1数据管理技术回顾数据管理技术主要经历了手工管理阶段和文件系统阶段。随着数据应用领域的不断扩大，数据的管理环境越来越复杂，当前流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临许多新的挑战。1.1手工管理阶段50年代中期，计算机主要用于科学计算。当时还没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外部存储，也没有管理数据的操作系统和专用软件。

1.2文件系统阶段从20世纪50年代末到60年代中期，随着计算机软硬件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及。在此期间,数据处理系统将计算机中的数据组织成相互独立的命名为数据的文件，数据可长期保存在电脑的外存中，数据可重复处理，支持文件的查询、修改、插入、删除等操作。