大數據是通過傳統資料庫技術

『壹』 大數據時代需要哪些資料庫技術

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

『貳』 大數據和傳統資料庫的區別是什麼

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。
而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析

『叄』 大數據時代還需要用到傳統的資料庫管理系統嗎

下個開發工具如NETBEANS（有官方中文版）英語好的話也可就考慮eclipse.資料庫可選擇SQL2000比較簡單

『肆』 大數據時代和傳統數據有什麼區別

說到數據分析，其實隨著大數據這幾年的發展，數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術，以及核心引擎。各行各業都在馬不停蹄、轟轟烈烈地邁入了大數據時代。傳統行業與互聯網行業的界限開始發展交集和互補、滲透，傳統的製造業再也不是悶頭生產+再銷售的模式，而是更多地聆聽市場的聲音，市場需要什麼，消費終端就會相對應的給予其更多的多樣化、個性化。
目前來看，兩者的主要區別還處在以下幾點：
一: 結構化數據和非結構化數據
傳統行業更多的是結構化數據, 即行數據,存儲在資料庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據,像以應用oracle、Sql Server等資料庫的製造型企業的ERP系統。而互聯網行業更多的是非結構化數據，就是不能以二維形態描述的，例如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等，像是醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件伺服器（PDM/FTP）、媒體資源管理等具體應用。
二：數據的體量
互聯網行業海量的數據，由於互聯網行業的特點，每時每刻都會產生海量的數據，它的數據往往是PB級的，1個PB有多大呢？它相當於2的50次方個位元組。如果你對此沒有概念，那麼簡單來說，《史記》約有52萬多漢字，1個PB能夠存儲至少10億部《史記》，以網路、騰訊、阿里為代表的企業。傳統的一個生產製造工廠三個月製造的數據也不到100G。這是天大的一個差別。
三：看待數據的方式及數據分析目的不同
互聯網行業會對這些海量的數據做數據分析，挖掘，無論是過去的數據還是即時的數據，數據不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在伺服器中的數據，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性，比如每逢「雙十一」，「剁手黨」都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什麼才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的「康師傅」…
谷歌公司每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，經過多年數據的累計，谷歌公司建立了「咳嗽」，「發熱」等搜索關鍵字與流感地區的聯系，於是在2009年穀歌成功地在美國預測了冬季流感的傳播，並且精確到地區和州等等。而傳統行業則不會過多去關注過去的數據，一般月底會盤點，出一些財務的數據分析報表，歷史的數據會存放於備份庫里，有問題才會去查找。
四：數據查找的效率及安全性
互聯網行業往往存儲著用戶的個人行為信息，他要求保證絕對的安全或者准確性，比如12306，每到年底，面臨數億人遷徙的購票壓力，在臨近春節購票高峰峰值的時候，它的要求絕對是用戶打開網頁的速度可以慢一點沒關系，但是要保證用戶購票信息的絕對安全。如果用戶付款購買了一張高鐵動車票，你那邊沒收到錢款，那面對著上億人的購票錢款，這個絕對是要出大問題的。
而傳統行業沒有那麼大的數據量和訪問量，往往解決好並發，死鎖等等問題，保證系統的高可靠性和穩定性，偶爾也會發生丟失一條采購記錄或者生產記錄的問題，由於一般用戶都會除了系統錄入以外，還會紙質的記錄，那麼這個也是可以被容忍的
五：大數據技術快速獲取有價值的信息
基於以上互聯網行業的特點，當數據量不斷增大時，也隨之帶來了一系列的問題。
比如假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。也就是說，就演算法本身而言，演算法A能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當數據量不斷增大時，演算法B在大量數據中運行的結果優於演算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身(而不是研究數據所使用的演算法和模型)保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。
由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。
一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢，大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。簡單來說，大數據需要Hadoop=HDFS（文件系統，數據存儲技術相關）+HBase（資料庫）+MapRece（數據處理）+……Others這樣的分布式存儲，分布式處理大數據架構，而不僅僅是傳統的磁碟陣列數據存儲處理方式。
互聯網極大地改變了人們的生活，大量、高速、多變的信息每天都圍繞在人們身邊，我們需要更好的處理方式，去應對這種隨時隨地的變化。大數據技術將深遠地改變互聯網世界，改變整個生產生活的方式。隨著技術的發展，大數據分析正在變得越來越容易，成本也越來越低，而且相比以前能更容易加速對業務的理解，越來越多的人開始進入大數據與數據分析行列，准備在這里干出自己的一番事業。

『伍』 大數據和傳統數據有什麼關系

大數據與傳統數據的核心差異在於其價值的不可估量。傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵，是對現象的描述與反饋，讓人通過數據去了解數據。而大數據是對現象發生過程的全記錄，通過數據不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。
諸如某網路對一個人的描述與概括，記錄了這個人的身高、體重、出生年月、興趣愛好、日常活動、親朋好友等數據，這些算是傳統數據，通過這些傳統數據你能知道和認識這個人。如果用大數據的方式來記錄一個人，那就可以詳細到他幾點起床、睡眠質量、身體狀況、每個時間點在做什麼事等一系列過程數據，通過這些過程數據我們不僅知道和認識這個人，還能知道他的習慣性格，甚至能挖掘出隱藏在生活習慣中的情緒與內心活動等信息。這些都是傳統數據所無法體現的，也是大數據承載信息的豐富之處，在豐富的信息背後隱藏著巨大的價值，這些價值甚至能幫助人們達到「所思即所得」的境界。
大數據價值的特殊之處就在於它的可挖掘性，同樣的一堆數據，不同的人能得到不同層次的東西。就好像同樣見一個人，有些人只看他的外貌好不好看，有些人能從他的表情中讀出心理活動，從眼神中看出閱歷，從衣著打扮中讀出品味，從鞋子上讀出生活習慣。而這些深層次的非表象的內容需要技巧與實力去挖掘出來，這就是我們說的數據分析與數據挖掘。

『陸』 大數據是否能代替傳統資料庫

當然不能！
先學習好某一樣，再去分析、比較這種對你太遠的問題。

『柒』 大數據時代和傳統數據有什麼區別

1,無疑，數據信息的大爆炸不斷提醒著，未來將會因大數據技術而改變。大數據(Big
data)通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化數據。大數據無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2009年時，全世界關於大數據的研究項目還非常有限，從2011年開始，越來越多的管理者開始意識到，大數據將是未來發展不可規避的問題，而到2012年年底，世界財富500
強企業中90%的企業都開展了大數據的項目。IDC的研究顯示，到2015年，大數據市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業數據每隔1.2年就將遞增一倍。

那麼，大數據為什麼成為所有人關注的焦點?大數據帶來了什麼樣的本質性改變?為此，與中國計算機學會大數據學術帶頭人、中國人民大學信息學院院長杜小勇教授進行了訪談。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

杜小勇教授認為，大數據帶來了三大根本改變：第一、大數據讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，數據本身即可幫助人們貼近事情的真相;第二、大數據弱化了因果關系。大數據分析可以挖掘出不同要素之間的相關關系。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在信息復雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率;第三、與之前的資料庫相關技術相比，大數據可以處理半結構化或非結構化的數據。這將使計算機能夠分析的數據范圍迅速擴大。

第三、由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。

『捌』 大數據和傳統資料庫的區別表現在

首先，大數據通常是由機器自動生成的。在新數據的產生過程中，並不會涉及人工參與，它們完全由機器自動生成。如果你分析一下傳統的數據源，它們通常會涉及人工的因素。其次，大數據通常是一種全新的數據源，並非僅僅是對已有數據的擴展收集。

『玖』 傳統數據和大數據的區別

傳統數據和大數據的區別
無疑，數據信息的大爆炸不斷提醒著我們，未來將會因大數據技術而改變。大數據（Big data）通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化數據。大數據無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2009年時，全世界關於大數據的研究項目還非常有限，從2011年開始，越來越多的管理者開始意識到，大數據將是未來發展不可規避的問題，而到2012年年底，世界財富500 強企業中90%的企業都開展了大數據的項目。IDC的研究顯示，到2015年，大數據市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業數據每隔1.2年就將遞增一倍。
那麼，大數據為什麼成為所有人關注的焦點？大數據帶來了什麼樣的本質性改變？為此，我們與中國計算機學會大數據學術帶頭人、中國人民大學信息學院院長杜小勇教授進行了訪談。
杜小勇教授認為，大數據帶來了三大根本改變：第一、大數據讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，數據本身即可幫助人們貼近事情的真相；第二、大數據弱化了因果關系。大數據分析可以挖掘出不同要素之間的相關關系。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在信息復雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率；第三、與之前的資料庫相關技術相比，大數據可以處理半結構化或非結構化的數據。這將使計算機能夠分析的數據范圍迅速擴大。
傳統數據和大數據的區別
第一、計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法A和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。也就是說，就演算法本身而言，演算法A能夠帶來更好的結果；然而，人們發現，當數據量不斷增大時，演算法B在大量數據中運行的結果優於演算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身（而不是研究數據所使用的演算法和模型）保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。數據因此而被譽為新的生產力。
第二、當數據足夠多的時候，不需要了解具體的因果關系就能夠得出結論。
例如，Google 在幫助用戶翻譯時，並不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用Google資料庫中收集的所有用戶的用詞習慣進行比較推薦。Google檢查所有用戶的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中，計算機可以並不了解問題的邏輯，但是當用戶行為的記錄數據越來越多時，計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量數據和處理這些數據的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。
第三、由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。

『拾』 大數據技術和普通資料庫技術有多大的差距希望能解答的詳細點

普通資料庫技術只是一些簡單的資料庫基礎，大數據是資料庫技術的延伸，包括數據分析、數據挖掘、數據存儲。相當於是普通資料庫技術的高級課程。i tjob