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大数据技术的价值在于其市场需求驱动的发展过程。随着移动互联网的普及，手机已成为人们生活中不可或缺的一部分，人们在手机上花费的时间甚至超过了睡眠和工作时间。这一现象带来了大量数据的生成，包括购物记录、聊天信息、短视频浏览、音乐播放、出行轨迹、金融交易、游戏活动、新闻阅读、在线学习、外卖订单等，这些数据共同描绘出一个个鲜活的人物画像。

为了将这些分散的数据转化为有意义的洞察，需要经过一系列复杂的数据处理步骤。首先，必须进行数据采集。数据如果不被收集，就如同农田里的庄稼不播种，最终会浪费掉。移动互联网中的数据种类繁多，既有结构化数据也有非结构化数据，既存在于数据库中也存在于日志文件里。因此，大数据技术的第一步是将这些有用或看似有用的数据全部收集起来，为后续处理做好准备。例如，Hadoop家族中的工具如Sqoop和Flume，能够将数据库中的数据导入HDFS，或将日志数据进行收集和处理。

接下来，需要对采集到的数据进行预处理。预处理类似于农作物的晾晒和加工，包括数据清洗、合并和转化等操作。这一过程通常被称为ETL（Extract-Transform-Load），即提取、转换和加载。尽管行业内对这一过程的称谓有所不同，如数据清洗或数据集成，但其核心目标都是确保数据的质量和一致性。

此外，大数据的存储依赖于分布式存储技术。分布式思想的应用使数据可以在多个节点上同时存储，从而提高了效率和可靠性。例如，Hadoop的分布式文件系统HDFS就是实现分布式存储的关键技术之一。利用HDFS，数据可以存储在多个低成本的通用存储设备上，大大降低了硬件成本。

除了技术本身，大数据的发展还得益于成本压力。互联网巨头如Google、Facebook、AWS以及中国的阿里巴巴和腾讯，都面临着巨大的数据存储和处理需求。为了降低成本，这些公司倾向于采用性价比更高的解决方案，如使用通用服务器而非昂贵的专用设备。这种趋势不仅推动了大数据技术的进步，还促进了开源软件的广泛应用，如Hadoop及其生态系统中的MapReduce、Spark和Storm等工具。

最后，大数据技术的应用不仅限于数据处理，还包括数据服务。严格来说，数据服务已经超出了传统意义上的大数据平台范畴，更多地涉及到数据中台的概念。大数据的最终目的是让数据持续不断地服务于业务，促进数据与业务之间的良性循环。对于互联网公司而言，数据天生就是业务的一部分，从数据采集、集成、存储、分析到模型构建和预测，每个环节都紧密围绕数据展开，最终实现数据的价值最大化。

综上所述，大数据技术的发展不仅依赖于市场需求和技术进步，还受到成本控制的影响。在实际应用中，技术的选择需根据具体需求灵活调整，没有绝对的好坏之分，只有适合与否。