多少年大数据到来(2023年最新分享)

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哪年哪月是中国大数据元年？

大数据元年是2013年。

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》。 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

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！~

根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年

2013被称为大数据元年：数据就是资源

2012年以来，“大数据”(big data)一词越来越多地被人们提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。有媒体预测，2013年将成为“大数据元年”。

大数据元年是指哪一年

2013年

数据就是资源

信息爆炸推动媒体转型

大数据并不是一个新概念，但大数据时代却是伴随着近年来信息爆炸式增长而来。

互联网上，每天新浪微博用户发博量超过1亿条，百度大约要处理数十亿次搜索请求，淘宝网站的交易达数千万笔，联通的用户上网记录一天达到10TB……

数据量的爆发式增长也带来了数据储存方式的革命。“今天我们花不到100美元就可以买到1个T的存储，成本只是10年前的1%。”微软亚太研发集团首席技术官孙博凯说。在2000年，数字化储存的信息只占全球数据量的1/4，而在2007年，所有数据中只有7%是储存在报纸、书籍、图片等媒介上，其余全是数字数据。

“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代，如果数据被赋予背景，它就成了信息；如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”解放日报报业集团社长尹明华在近日举行的中国传媒大会上说。

大数据时代，信息的内涵已不仅仅是消息等新闻，而是各种各样的数据。这就要求媒体必须适应新的信息生产和传播方式，以多元化媒介来承担信息传播的职能。生产、分析、解读数据，探索一条为受众和用户提供分众化服务和体验的媒体发展之路，将成为媒体竞争的必备技能。

量身打造资讯

媒体转型发展新思路

中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平说，“媒体通过对数据的整合和分析，针对不同的受众需求，满足个性化和专业化的需求。”

腾讯网总编辑陈菊红说：“目前门户网站之间、网络媒体之间同质化非常严重。未来的媒体和门户网站应充分利用大数据和关系链，在为用户筛选、推荐最适合的内容，提供近乎量身打造的新闻资讯的同时，使他们体验社交媒体的感受。”

从理论到实践，大数据的发展为掌握了大量数据源的媒体和门户网站提供了转型的良好契机。过去一年，国内几家大的互联网企业纷纷调整自己的发展战略，迎接大数据时代的到来。

浙报集团去年开始投资数据分析项目，将目光放在了未来社交网络的数据深度挖掘上；优酷和土豆合并，搜索平台可以挖掘和推算出4亿多视频用户的浏览行为数据；搜狐正着手搭建基于云计算的大数据平台，将旗下数据资产全面打通整合，获取每月9亿多人次的用户数据资产；腾讯启用新版首页，并启动门户、微博、视频、无线的跨平台深度整合战略……在云计算、移动互联网等新技术推动下，一场关于数据的圈地运动正在互联网上拉开大幕，竞争日益激烈。

挑战也是机遇

赢得大数据时代的主动权

大数据时代的媒体转型和发展，需要结合自身特色，走一条符合传播规律、符合自身实际、符合受众需求的发展之路。这对媒体既是机遇也是挑战。

大数据考验媒体的战略决策能力。姜奇平说：“数据量的快速增长，需要在带宽和存储设备等基础设施方面加大投入，这令很多媒体进退维谷。”不转型，就会丧失主动权，被淘汰或边缘化；要转型，就要对当前的报道形式和运行体系进行全面改造。这将考验决策者的胆魄和智慧。

媒体应对大数据时代的另一个挑战是数据加工能力的匮乏。专家指出，当前大数据建设缺乏专门的数据分析方法、使用体系和高端专业人才，很多媒体没有专门的数据管理和分析部门和专家。如果软件跟不上，却一窝蜂地投身数据平台的搭建，对媒体长远发展不利。

有媒体担心，在大数据时代的转型道路上，媒体是否会迷失方向，变成咨询公司或是社交网站？

对此，孙博凯说：“老技术既有的投资、数据和价值观，是不可能被新技术全部抹杀的，而是融合、整合到新的业务中去，在更高层次上得以发展。”媒体也应该有这样的信念。只有积极谋略全局，着眼长远，才能赢得大数据时代的主动权。

结语：以上就是新媒号为大家介绍的关于多少年大数据到来的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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