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提到大数据，很多人可能只是听说过这个概念，但对其具体定义和核心特征并不十分清楚。实际上，大数据的概念确实很宽泛，因为很多公司都号称自己是大数据公司，它们的业务形态多种多样，这使得大数据显得有些难以捉摸。为了更好地理解大数据，我们可以从其四大特征入手，这些特征是在《大数据时代》一书中由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶提出的。

首先，大数据的一个显著特点是数据量庞大。只有当数据规模达到PB级别（1PB等于1024TB，1TB等于1024GB）时，才能称之为大数据。如此庞大的数据量带来了巨大的商业潜力。例如，如果你拥有全国范围内20至35岁年轻人的上网数据，那么这些数据本身就具备了很高的商业价值。通过分析这些数据，我们可以了解这一群体的兴趣爱好，从而指导产品的开发方向。同样，如果掌握了全国数百万患者的医疗数据，我们可以通过分析预测疾病的发病率，这也体现了大数据的价值所在。

其次，大数据具有多样性。单一类型的数据往往不具备太多的价值，只有当数据来源多样、内容丰富时，才能真正发挥大数据的作用。例如，在当前的互联网用户中，每个人的兴趣、性格、年龄、学历等方面都有所不同，这就构成了大数据的多样性。随着数据覆盖范围的扩大，这种多样性会更加明显，不同地区的不同时间段会产生各种各样的数据。

第三，大数据强调的是快速处理能力。通过高效的算法，可以在短时间内从海量数据中提取出有价值的信息。这与传统数据处理技术相比，具有根本性的差异。在大数据领域，处理速度往往以“秒”为单位衡量，能够在极短的时间内完成数据的逻辑处理和分析。

在技术层面，大数据的应用主要分为三个层次：数据采集、数据存储和数据计算。

首先是数据采集层，主要通过应用程序和服务实现。大数据的基础技术包括Linux、Docker、KVM、MySQL、Oracle、MongoDB、Redis以及Hadoop MapReduce、HDFS、YARN等。

其次是数据存储层，主要包括云存储解决方案。关键技术有HBase、Hive、Sqoop等。Hadoop作为一个开源框架，专为大规模数据处理设计，HDFS是其核心存储引擎，被广泛应用于数据存储。HBase是一种分布式的、面向列的开源数据库，可以看作是HDFS的封装，主要用于数据存储和NoSQL数据库。

最后是数据计算应用层，涉及大数据架构设计和技术实现。关键技术包括Flume、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算所需的Spark、Storm等工具。

在大数据领域，有许多不同的职业角色，每一种都扮演着不可或缺的角色。

1. 数据分析师：他们熟悉相关业务，能够构建数据分析框架，熟练使用分析工具和方法，进行数据收集、整理和分析，并根据分析结果为管理层提供有价值的见解。

2. 数据架构师：他们负责指导Hadoop解决方案的整个生命周期，包括需求分析、平台选择、技术架构设计、应用设计与开发、测试和部署。他们深入掌握MapReduce作业及其管理流程，能够使用Hadoop提供的通用算法，并熟练掌握Hadoop生态系统中的关键组件，如Yarn、HBase、Hive等。

3. 大数据工程师：他们负责收集和处理大规模原始数据（包括脚本编写、网页抓取、API调用、SQL查询等），将非结构化数据转换为适合分析的形式，并进行分析，以支持商业决策。

4. 数据仓库管理员：他们制定并执行信息管理策略，协调和管理信息管理系统，规划项目范围、计划和优先级。他们全面负责数据仓库的各个方面，包括数据外包、迁移、质量控制、设计和实施。

5. 数据库管理员：他们提高数据库工具和服务的有效性，确保所有数据符合法律要求，保护数据安全并进行备份，制作定期报告，监控数据库性能，改进技术应用，建立新数据库，检查数据输入程序，排除故障。

6. 商业智能分析师：他们通过工具、报告或元数据增强来传播信息，进行或协调测试以确保情报定义与需求一致。他们利用商业智能工具识别现有和潜在客户，整合当前的商业智能和趋势数据，支持行动建议。他们还维护或更新商业智能工具、数据库、仪表板、系统或方法，并管理用户流量。

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