简介：许多朋友询问了大数据资源池的结构化数据有多少问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
首先，大数据的定义是重新检查大数据的定义。
该行业中有许多关于大数据的定义，具有广泛的定义和狭窄的定义。
广泛的含义的定义有点哲学 - 含 -数据是指对数字世界的物理世界的映射和完善。通过发现其数据特征，做出决策行为以提高效率。
狭义意义的定义是技术工程师给出的新技术架构 - 通过采集，存储和分析从大容量数据中挖掘价值。
相比之下，我仍然喜欢技术定义，哈哈。
每个人都要注意，我在原始句子中有大胆的关键字！
您想做什么？ - - 创新的数据，存储数据，分析数据
谁做？ - - 生产力数据
目的是什么？
获取数据，存储数据和数据分析，这一系列行为不是新颖的。我们每天使用计算机，每天这样做。
例如，在每个月开始时，出勤管理员将获得每个员工的出勤信息，输入Excel表，然后在计算机中存在。统计分析迟到且缺乏，然后扣除TA的工资。
但是，大数据上没有相同的行为。换句话说，传统的个人计算机，传统的传统软件以及无法处理数据级别称为“大数据”。
2.大数据有多大？
我们的传统个人计算机处理的数据是GB/TB级别。例如，我们的硬盘现在的容量为1TB/2TB/4TB。
每个人都应该熟悉结核病，GB，MB和KB之间的关系：
1 kb = 1024 b（kb -kilobyte）
1 Mb = 1024 kb（MB -Megabyte）
1 GB = 1024 MB（GB -GIGABYTE）
1 TB = 1024 GB（TB -Terabyte）
以及什么级别的大数据？PB/EB级别。
大多数人从未听说过。实际上，它继续超过1024次：
1 PB = 1024 TB（Pb -Petabyte）
1 EB = 1024 PB（EB -ESCABYTE）
只是看这些信件，似乎不是很直观。让我举一个例子。
1TB，仅需要一个硬盘才能存储。容量约为200,000张照片或200,000 mp3音乐，或671个“红宅邸的梦想”小说。
1pb，需要大约两个橱柜存储设备。容量约为2亿张照片或2亿mp3音乐。如果一个人继续听这些音乐，他可以听1900。
1EB，需要大约2,000个橱柜存储设备。如果这些橱柜已排放，则可以长达1.2公里。如果将其放置在计算机室中，则需要像带有21个标准篮球场的大型计算机室一样大放手吧。
诸如Ali，Baidu和Tencent之类的互联网巨头据说数据量接近EB级别。
EB并不是最大的。目前，所有人类的数据量都是ZB级别。
1 ZB = 1024 EB（ZB -Zettaby）
2011年，全球创建和复制的数据总数为1.8zb。
到2020年，存储在全球电子设备中的数据将达到35ZB。如果建造了一个机室来存储这些数据，则该机室的区域将大于42鸟的巢穴体育场。
数据量不仅大，而且每年迅速增长50％。
当前的大数据应用程序尚未达到ZB水平，该ZB水平主要集中在PB/EB级别上。
大数据水平定位：1 kb = 1024 b（kb -kilobyte）
1 Mb = 1024 kb（MB -Megabyte）
1 GB = 1024 MB（GB -GIGABYTE）
1 TB = 1024 GB（TB -Terabyte）
1 PB = 1024 TB（Pb -Petabyte）
1 EB = 1024 PB（EB -ESCABYTE）
1 ZB = 1024 EB（ZB -Zettaby）
3.数据来源
为什么数据增长这么快？
话虽如此，我们必须审查人类社会数据的几个重要阶段。
一般来说，这是三个重要阶段。
第一阶段是发明计算机后的阶段。特别是在数据库发明之后，大大降低了数据管理的复杂性。各行各业的数据开始生成数据，该数据记录在数据库中。
目前，数据主要是结构化的数据（稍后“结构化数据”）。数据生成的方式也是被动的。如果您对大数据开发感兴趣并希望系统地学习大数据，则可以戳我加入大数据技术学习和交流小组，私人消息管理员可以免费获得开发工具，并获得入门学习材料
第二阶段伴随着Internet 2.0时代。互联网2.0的最重要符号是用户的原始内容。
随着互联网和移动通信设备的普及，人们已经开始使用博客，Facebook和YouTube等社交网络，从而积极生成大量数据。
第三阶段是感官系统阶段。随着物联网的开发，各种感知层节点开始自动生成大量数据，例如世界各地的传感器和摄像机。
在“被动激活自动性”的三个阶段发展之后，最终导致了人类数据总量的迅速扩展。
4. 4V大数据
行业中大数据的特征总结为4 V。
让我们一一介绍他们。
多样性（多元化）
数据的形式是多种多样的，包括数字（价格，交易数据，重量，人数等），文本（邮件，网页等），图像，音频，视频，位置信息（纬度，纬度，高度，高度，等），等等。这是数据。
数据分为结构数据和非复合数据。
可以从结构化数据的名称中可以看出它是指预定的数据模型或可以存储在关系数据库中的数据。
例如，班级所有者的年龄，超市的所有产品的价格，都是结构化数据。
网络文章，邮件内容，图像，音频，视频等都是不符合数据的数据。
在互联网字段中，非结构数据的比例超过了整个数据的80％。
大数据符合此特征：数据表格是多元化的，非结构化数据占高比例的。
速度（及时性）
大数据还具有一个功能，即及时的时间。从生成数据到消耗，时间窗口非常小。数据更改和处理过程的速度越来越快。前一天到当前第二甚至毫秒更改。
我们仍然使用数字说话：
在过去的一刻，数据界发生了什么？
电子邮件：发布了2.04亿个街区
Google：提交了200万搜索请求
YouTube：2880分钟的视频已上传
Facebook：695,000个州已更新
Twitter：发出98,000个推动力
12306：出售了1840张门票
本国的
怎么样？它迅速变化吗？
值（值密度）
最后一个功能是值密度。
大数据的数据量非常大，但是由于值密度非常低，并且数据中的数据确实很有价值，只有少数数量。
例如，通过监视视频来找到犯罪分子的外观，也许几个结核病的视频文件确实很有价值，只有几秒钟。
大数据（大数据
数据）是指“无法使用现有的软件工具来提取，存储，搜索，共享，分析和处理大规模的复杂数据集”。该行业通常使用4 V（IE量，品种，价值，速度）总结了大数据的特征。
第一个是巨大的数据量。如今，人类生产的所有印刷材料的数据量为200pb（1pb = 210tb），所有人类在历史上说的数据量约为5eb（1eb = 1eb =210pb）。目前，典型的个人计算机硬盘的容量是结核病水平，大型企业的数据量接近EB级别。
其次，有许多数据类型。这种类型的多样性还使数据分为结构化数据和非合规性数据，以与过去易于存储的结构化数据相比，越来越多的非结构化数据，包括在线日志，音频，视频，图片，地理位置信息等。要求更高。
第三，低值密度（值）。价值密度的水平与数据总量成反比。举例说明，在连续不间断的监视中，1小时视频可能仅为一两秒钟通过强大的机器算法的数据值已成为一个问题，需要在大数据的背景中解决。
第四个是快速处理（速度）。这是与传统数据挖掘区别的大数据的最重要特征。
大数据的数据类型是：
1.结构数据：它可以用数据或统一结构表示。人们称其为结构化数据，例如数字和符号；
2.半结构数据：SO称为半结构的数据是完整的结构化数据和完全结构化数据之间的数据。XML和HTML文档是半结构的数据；
3.非结构性数据：非结构化数据库是指其字段长度，每个字段的记录可以由可以重复或不可用的数据库组成。更适合处理非结构性数据。
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结论：以上是首席CTO的总内容注释，内容涉及每个人的大数据资源库的结构化数据。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于大数据资源的更多信息。不要忘记找出池塘结构化数据的有多少相关内容。