传统数据与大数据的区别

传统数据和大数据的区别表现在：1、数据规模不同；2、内容不同；3、处理方式不同。与传统数据相比，大数据的主要特征可以概括为:数据量大、数据类型复杂、数据价值无限。因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。

1、数据规模不同

传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。

2、内容不同

传统数据主要在关系性数据库中分析。

大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同

大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。

因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。所以大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。这个过程就类似于寻找图书：如果你在你个人书柜里，寻找一本书是很容易的，所以你买了书，可以直接放到书柜上，不用做任何处理;而如果图书馆买了书，如果不做任何处理的话，你是很难找到一本书的，所以图书馆在新书入库的时候，首先会对每本书打上标签，而这个打标签的过程，就是类似于Stream的工作。