，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。

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  ①Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

  ②Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的解决能力提出了更高的要求。

  ③Value：数据价值密度相比来说较低，或是说浪里淘沙却又弥足珍贵。随着网络以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最要解决的问题。

  ④Velocity：数据上涨的速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

  在计算中，数据仓库（DW或DWH）也称为企业数据仓库（EDW），是用于报告和数据分析的系统，被视为商业智能的核心组件。DWs从一个或多个不同源的综合数据的中央储存库。他们将当前和历史数据存储在一个地方，用于为整个企业的工作人员创建分析报告。

  ①在线分析处理（OLAP）的特点是交易量相比来说较低。查询往往很复杂，涉及到聚合。对于OLAP系统，响应时间是一种有效性度量。数据挖掘技术普遍的使用OLAP应用程序。OLAP数据库以多维模式（通常为星型模式）存储汇总的历史数据。与数据集市相比，OLAP系统通常具有数小时的数据延迟，而数据集市预计延迟将接近一天。OLAP方法用于分析来自多个来源和视角的多维数据。OLAP中的三个基本操作是：总结（合并），钻取和切片和切块。

  ②联机事务处理（OLTP）的特点是大量短暂的在线事务（INSERT，UPDATE，DELETE）。OLTP系统强调非常快速的查询处理并保持多访问环境中的数据完整性。对于OLTP系统，有效性以每秒交易次数来衡量。OLTP数据库包含详细和当前的数据。用于存储事务数据库的模式是实体模型（通常是3NF）。规范化是对在该系统中数据建模技术的规范。

  ETL/Extraction-Transformation-Loading——用于完成DB到DW的数据转存，它将DB中的某一个时间点的状态，“抽取”出来，根据DW的存储模型要求，“转换”一下数据格式，然后再“加载”到DW的一个过程，这里需要强调的是，DB的模型是ER模型，遵从范式化设计原则，而DW的数据模型是雪花型结构或者星型结构，用的是面向主题，面向问题的设计思路，所以DB和DW的模型结构不同，有必要进行转换。

  DM/Data Mining/数据挖掘——这个挖掘，不是简单的统计了，他是根据概率论的或者其他的统计学原理，将DW中的大数据量做多元化的分析，找出咱们不可以直观发现的规律。

  上面，Hadoop的定义是：一个用java语言编写的便于大型数据集合的分布式储存和计算的软件框架。简单来说，这是计算机领域的一个开源软件，任何程序开发者都能够正常的看到它的源代码，并且进行编译。它的出现让大数据的储存和处理一下子变的快了很多，也便宜了很多。

  ①高效率（Efficient）：分布式云计算，采用标准x86架构服务器大规模集群实现，每个模块都是一个离散的处理单元，使用并行计算技术，及群内各计算节点负载均衡，当某节点负荷过高时，可智能的将负荷转移到其他节点，并支持节点线性平滑扩展；分布式云存储，采用x86服务器的本地硬盘实现，使用分布式文件系统，每份数据至少保存在3个节点，保证存储设计的性能和可靠性目标。

  ②可靠性（Reliable）：能搞自身的维护数据的多个成本，并且在任务失败是自动的重新部署计算任务

  ④成本低（Economical）：能够最终靠普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

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