有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。
很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。
大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。
所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。
举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。
数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。
有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，mapreduce是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.
总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。1、大数据又称巨量资料，是海量具有高增长率和多样化特性的有价值的信息资产的集合。它不仅仅包括数字，还包括图片、文本、视频、交互记录等等。大数据无法在可承受时间范围内用常规软件工具进行捕捉、处理和管理。具有大亮、高速、多样、价值这四个特点，主要应用于计算机，它的最小单位是bit。
2、大数据可以说是云计算不断发展下的一个产物，同时也必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库、和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式处理。
3、大数据中的信息资料大都来源于一些交互平台或者是公司企业、网站。这些信息经过处理后，其中一部分会转变为有规律的信息结构，这样就可以对他们进行分析从而利于企业的市场营销，甚至国家安全。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；
第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。笼统点讲吧！顾名思义大数据就是信息量大的数据！比如说一瞬间需要处理上亿条指令的动作，这个也算大数据，或者需要长时间演算的数据，甚至是包含无数条记录的信息，反正就是信息量大！
大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”
现在已经有5V了
一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。大数据(big data)，是指无法在可承受的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。 1. 数据量大，tb，pb，乃至eb等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
