《大数据时代》读后感1800字

大数据这名词听起来很高大上,但其实大数据真的是越来越火了，但凡什么创业公司吹牛的时候就喜欢宣称自己使用了大数据技术，使用了数据挖掘、机器学习。外行人听起来云里雾里、不明觉厉，听说某名校还专门成立了大数据专业。
大数据这名词听起来很高大上，但其实内里简单的不得了。什么叫大数据呢？就是大量的数据。对的，就是这么简单。大量的数据就是大数据了。
大量的数据是从哪来的？
小明早晨起床，想起昨天答应女友要送她一个新的包包，可是小明对包包一窍不通，鬼知道女友喜欢什么款式啊！只能上网去搜今年的流行包包，打开百度，查到今年流行机车包（我瞎写的，因为我也不懂包包），于是又赶快去淘宝上搜索机车包，可是出来的样式千奇百怪，最惨的是价格从几十到几千相去甚远，小明彻底蒙了，要是买错了可是要跪泡面的啊！于是又赶快打开微信，发了个朋友圈，问问朋友圈里的同事们该送什么包包给女友，顺便还记得屏蔽了一下女朋友。同事小丽说要买MK的，小红却说要买巴黎世家的，小甜说……小明彻底晕菜，干脆把这些牌子放到淘宝里搜一搜，找了个最贵的买下来了，寄送地址填的是老婆的上班地址。毕竟要给老婆在同事们面前显摆才是买包包的第一要务。
在上例中，小明使用了百度、淘宝和微信，分别在其中输入了各种关键字。而这三大巨头的后台数据库，也把小明的这一天的行为完全的记录了下来。
以淘宝为例，小明今天的行为数据就长这样：
－ 用户小明，登录
－ 搜索机车包
－ 点击下一页
－ 关闭页面
半小时后
－ 用户小明，登录
－ 搜索 MK 机车包
－ 按价格排序
－ 点开排名第一的商品
－ 加入购物车
－ 回到搜索页
－ 搜索 巴黎世家 机车包
－ 按价格排序
……
－ 点击购买
－ 填写寄送信息（寄送信息地点为 上海浦东）
－ 购买成功
每一个用户的每时每秒的数据，都会被如实的记录下来，以淘宝的注册用户数量和用户粘性来判断，估计每天的用户行为数据就能上PB。注意，是每天。大量的数据就这样产生了。
多大的量才能被叫做大量的数据呢？
其实这事因时而异。大数据名词刚被提出的时候，如果没记错，大约是06年吧（家里网络不好，上不去谷歌index，明日查明之后更新），那时候，总数据量上到百级GB，就可以说自己数据量很大了，现在呢，谁还没有个TB级的硬盘呢。
大数据和普通数据的分水岭在于它们不同的处理方式。普通数据通常使用结构化存储，比如大家所熟知的 MySQL ，商用的 ORACLE 等，而大数据通常使用 Hadoop 家族产品及 Hadoop 周边产品，比如 HDFS、Hbase 和 MongoDB 等等。通常，数据量小的时候适合使用 MySQL， 而数据量大了之后，适合使用 NoSQL 存储（比如刚刚提到的Hbase 和 MongoDB），而不同的NoSQL存储又有它们各自的擅长之处，以后会有详细展开。
数据大和小？看你的处理方式啦！
大量的数据有什么用呢？
大数据在互联网的使用场景十分广泛，比如用户推荐。
以上文提到的小明的行为数据为例，如果有一天淘宝、百度和腾讯合并了，三家的数据放到了一块，通过登录设备和 IP 地址匹配到了小明在三家网站使用的不同账号，发现了小明这一天的完整的心路历程。唔，这是一个会给女友买昂贵礼物的好男人，打上“愿意给女友花钱的好男人”标签吧！
第二天，小明的女友搜索了 lamer 眼霜。
第二天的晚些时候，小明打开淘宝，突然弹出对话框“您的女友搜索了 lamer 眼霜，就等着您买给她啦！”
你说小明是买还是不买呢……
在不远的未来，你的电脑就会比你更懂你自己了！
处理大量数据和处理少量数据有什么区别？
在计算机界，一直有个很有意思的比喻，我们通常会把编程比喻成盖房子。
数据也可以这样比喻。
处理一个 excel 的数据可以比喻成盖狗窝，只要是个正常人，简单学习一下，都能盖出一个来。就好像你处理 excel ，可以写宏，可以用 pivot table ，也可以手算（毕竟一个 sheet 最多也就 6 万多行数据嘛）。
处理关系型数据可以比喻成盖个小别墅，麻烦了些，一个人是搞不定了，得有个团队。不过有类似 MySQL 这类的通用框架，就好像别墅的墙板全都做好了，一个人也能借助工具拼装一下把别墅盖好呢！
处理非关系型数据（通常大数据才需要非关系型的结构）就好像盖一栋大楼，打地基，搭混凝土框架，每一项都是专业人士的领域，需要的人手更多，需要的时间更长。不过呢，现在采用拼搭技术，7天也能盖一栋大楼，因为各个墙面部件全部都在工厂做好了呢，而 Hadoop 及其各种周边们，就是计算机领域的拼搭技术，它使得一个受过培训的普通工程师，也能独立搭建使用分布式系统，处理大量的非关系型数据。