大数据两三事之大数据不只是Hadoop

这段时间接触大数据相关项目比较多，自然有些体会和感触。感觉到自己之前对于这个领域的认识并不全面，甚至有点盲目，然后在具体项目或者概念认证阶段走了不少弯路。这里主要是讲大数据应用场景以及和传统方案的区别等等希望能够帮大家理清些大数据的概念性问题。

上图中，精确数据是指每条数据都有着准确的含义和确定的价值，表达很明确的信息。比如，制造业的一条生产记录。传统关系型数据库以处理这类数据。并基于此类数据通过复杂逻辑分析推演出业务价值为强项。

大数据时代数据的特点是大量模糊数据。单条数据没有确定的价值和明确的含义。比如，一个网页的点击记录。Hadoop的优势是能对海量模糊数据进行汇总排序比对等操作，把他们变成有意义的数据，再通过海量的样本比对等方式归纳产生业务价值。

所以，从本质上说这是两种针对不同场景不同对象的不同技术。如果要采用Hadoop去取代RISC架构的数据库，BI应用。那么必须打破原来企业经典的沿用几十年的数据结构，重新定义数据模型，表结构等等。还是我以前提过的，就是要重新从头练另一门武功。但那样下来效率是否一定就会比以前高， 效果是否一定比以前好，从我几个项目试验的结果来看也并不乐观。

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