云数据库分布式,基于数据库的分布式锁

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据结果呈现。1.数据采集和预处理在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。使用ETL工具，将分布式、异构数据源中的数据提取到临时中间层，经过清洗、转换和集成，最终加载到数据仓库或数据集市进行实时处理和分析。2.数据存储和管理对于不同的数据集，可能有不同的结构和模式，比如文件和关系表。需要使用分布式文件系统、数据仓库和云数据库来存储和管理半结构化、结构化和非结构化的海量数据。

随着云技术和互联网的不断发展，现在很多企业都需要云计算和大数据方面的人才，那么这两者哪个前景更好呢？首先，大数据和云计算在技术架构上密切相关，两者都是基于分布式存储和分布式计算，只是云计算侧重于服务，而大数据更注重数据的价值，两者在应用上的区别很明显。对于初学者来说，选择学习云计算还是大数据，要结合自己的知识基础。虽然云计算和大数据的人才类型需求是多样化的，但是云计算从业者的主要工作往往集中在IT互联网行业，而大数据的就业领域会更加广泛。在工业互联网的推动下，大量传统行业未来也需要大数据人才。

bigdata，即巨量数据，是指无法通过目前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业做出更加积极的商业决策。大数据的4V特征:量、速、变、准。大数据需要特殊的技术才能在容差时间内有效处理大量数据。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不是单台计算机能处理的，必须采用分布式架构。

但它必须依靠云计算分布式处理、分布式 数据库以及云存储和虚拟化技术。“大数据”这个词被白越来越多的提及，人们用它来描述和定义新智的信息爆炸时代产生的海量数据，称之为大数据时代。随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。Bigdata通常用来描述一个公司创建的大量非结构化和半结构化的数据，下载到relational 数据库进行分析会耗费太多的时间和金钱。

bigdata是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力，[1]在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《大数据时代》[2]中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。