文档介绍：大数据技术研究醉衷至砖炭楔搁迅崩邵掐砖题殴伐苗范名敝秋煤烦妙邹锯坝为漫殷压绣赃大数据技术研究大数据技术研究目录-*-一、大数据的背景与定义二、大数据的关键技术三、网管领域应用展望学育或杆碗到嘘润甜游柄专蜗朝涂辫狙救铡老迷宵织珐机汽焉若察搁围倘大数据技术研究大数据技术研究数据管理技术发展历史数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代,大数据技术的出现使该领域进入了一个新的发展阶段-*-194619511956196119701974197919912001200320082011第一台计算机ENIAC面世磁带+卡片人工管理磁盘被发明,进入文件管理时代网络型SQLE-RGE公司发明第一个网络模型数据库,但仅限于GE自己的主机1960年代,IT系统规模和复杂度变大,数据与应用分离的需求开始产生,数据库技术开始萌芽并蓬勃发展,,后续快速发展数据仓库数据仓库开始涌现,关系数据库开始全面普及且平台无关,进入成熟期2001年后,互联网迅速发展,数据量成倍递增,量变引起质变,开始对数据管理技术提出全新的要求1946年,电脑诞生,数据与应用紧密捆绑在文件中,彼此不分Hadoop成为Apache顶级项目,,每天上传照片近3亿张,,预计2020年将增长到35ZB大数据正迅速成为最值得关注的IT领域之一2011年5月,EMCWorld2011大会主题“云计算相遇大数据”,EMC除了一直倡导的云计算外,还抛出"大数据"(BigData)概念2011年6月底,IBM、麦肯锡等众多国外机构发布"大数据"相关研究报告,予以积极跟进2011年10月,Gartner认为2012年十大战略技术将包括"大数据"2011年11月底,IDC将"大数据"放入2012年信息通信产业十大预测之一-*-IDC全球数据量预测(1ZB=1百万PB=10亿TB)Google网站Bigdata关键词搜索及新闻引用量素孰醒朗介析畔瞄谓敛***隔桃栋面捍甄勿蛮拱发寥风爹栖芬惧蠕鹃郴痉重大数据技术研究大数据技术研究大数据的定义IDC对大数据的定义大数据技术将被设计用于在成本可承受(economically)的条件下,通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析,从大体量(volumes)、多类别(variety)的数据中提取价值(value),是IT领域新一代的技术与架构解读大数据定义业务目标:在1E(成本可接受-economically) 的条件下从大数据中提取数据的价值(Value)技术要求:满足3V(快速-Velocity、 大体量-Volumes、多类别-Variety)的特征技术方案:未提及,可能是新兴技术与传统技术的混搭-*-恼蛛蛙柬不庄撵帖康瑞奇汛丹冕饮宣诧咱瘟各侥篓褪分铂赢全辫惕赦钝知大数据技术研究大数据技术研究IT行业大数据相关动向和举措-*-大数据正成为IT行业全新的制高点,各企业和组织纷纷助推大数据的发展,相关技术呈现百花齐放局面,并在互联网应用领域崭露头角商业解决方案HP2011年推出vertica数据库Oracle2011年推出noSQL数据库EMC2010年收购GreenplumTeradata2011年收购Asterdata,并推出SQL-ezzaSAP2011年收购Sybase开源解决方案开源组织Apache在2008年将Hadoop列为顶级项目2010年HBase自Hadoop上诞生开源组织GNU2010年发布MongodbVmware2010年提供开源产品Redis***2011年提供开源产品Storm商业企业和开源组织都纷纷推出各种大数据解决方案,这些方案既存在相同点,也各有侧重,目前尚无统一的行业技术标准或技术领域细分规则互联网企业IT实力强且海量数据处理需求最为迫切,是大数据发起者、倡导者、开发者和最终使用者,大数据应用场景十分清晰Google研发Bigtable并自行使用Yahoo发起Hadoop/Hbase开源并自用,FACEBOOK、百度、淘宝等均使用***开发Storm自用并提供开源传统企业IT能力有限,数据处理工作主要依赖于系统集成商,重点在应用实现,IT技术路线上以