大数据处于哪个阶段(2023年最新分享)

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大数据应用的三个阶段是什么?

1、大数据应用的第一阶段：辅助产品

最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。

问卷是最常见的，但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验，要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者，然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。

比如通过摄像头监视观察室。显然这种办法非常笨重。而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道什么，瞬间就能分析出来。

2、大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗?是哪个协会吗?是哪个科研机构吗?都不是，是淘宝。

拥有最全面的个人信用信息的，是人事局吗?是银行吗?是咨询公司吗?都不是，是支付宝。道理也简单得很，所有行为(消费、交易)发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录，那这些数据就能产生巨大的价值。

3. 大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。

春节的时候，支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费，就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值，远超想象。

未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据，成为描述我们的信息。我们工作用云笔记、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用百度、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来。

关于大数据应用的三个阶段是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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国内大数据产业发展处于什么阶段

大数据应用落地初级阶段

我国大数据处于什么发展阶段：

从应用角度来说，大数据领域已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前大数据应用尚处于初级阶段。

从治理角度来说，大数据治理体系远未形成，特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾，成为制约大数据发展的重要短板。

从技术角度来说，数据规模高速增长，现有技术体系难以满足大数据应用的需求，大数据理论与技术远未成熟，未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。

大数据时代发展历程是什么？

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。

一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

大数据已进入什么阶段

已进入深度应用新阶段。

我国大数据产业链初步形成，可大致分为基础支撑、数据服务、数据融合应用上中下游三个环节，目前已汇集各行业领先企业，北京国际大数据交易所、上海数据交易中心等机构。

“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。

如今的大数据到底发展到了什么阶段

从应用角度来说，大数据领域已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。当前，在大数据应用的实践中，描述性、预测性分析应用多，决策指导性等更深层次分析应用偏少。

从治理角度来说，大数据治理体系远未形成，特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾，成为制约大数据发展的重要短板，各界已经意识到构建大数据治理体系的重要意义。其中，隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据共享开放的需求十分迫切；另一方面，数据的无序流通与共享，又可能导致隐私保护和数据安全方面的重大风险，必须对其加以规范和限制。

从技术角度来说，数据规模高速增长，现有技术体系难以满足大数据应用的需求，大数据理论与技术远未成熟，未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。近年来，大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进展，但是大数据技术体系尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

目前大数据处于什么发展阶段?

使用视点

大数据范畴已有很多成功的大数据使用，但就其效果和深度而言，当时大数据使用尚处于初级阶段，依据大数据剖析猜测未来、指导实践的深层次使用将成为发展要点。当时，在大数据使用的实践中，描述性、猜测性剖析使用多，决议计划指导性等更深层次剖析使用偏少。

管理视点

大数据管理系统远未形成，特别是隐私维护、数据安全与数据同享使用功率之间尚存在明显矛盾，成为限制大数据发展的重要短板，各界已经意识到构建大数据管理系统的重要意义。其间，隐私、安全与同享使用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据同享敞开的需求非常火急;另一方面，数据的无序流通与同享，又或许导致隐私维护和数据安全方面的严重风险，必须对其加以标准和限制。

技能视点

数据规模高速增加，现有技能系统难以满意大数据使用的需求，大数据理论与技能远未成熟，未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。近年来，大数据获取、存储、管理、处理、剖析等相关的技能已有显著发展，可是大数据技能系统尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

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