传统数据与大数据的区别

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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。

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