摘 要：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前社會(huì)的熱門話題之一，社會(huì)各界對(duì)于大數(shù)據(jù)的討論眾說紛紜、持續(xù)升溫。然而，到底什么才是真正的大數(shù)據(jù)？這需要我們進(jìn)行更深入的探究。本文從大數(shù)據(jù)的定義、特征，以及發(fā)展歷史等方面詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論，同時(shí)分析并提出了大數(shù)據(jù)的本質(zhì)與關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于重新認(rèn)識(shí)、了解，以及未來更好地應(yīng)用大數(shù)據(jù)，具有十分重要的意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；理論，技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP311.13

1 大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)本身是個(gè)比較抽象的概念。顧名思義，其表示數(shù)據(jù)規(guī)模的龐大與數(shù)據(jù)類型的繁多。近年來，隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，數(shù)據(jù)的計(jì)量已不能采用人們熟知的GB或TB為單位進(jìn)行描述，而是以PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB），甚至ZB（1ZB=1024EB）為計(jì)量單位。以利用電子顯微鏡構(gòu)建大腦中的突觸網(wǎng)絡(luò)為例。據(jù)估算，大約1mm3大腦的圖像，數(shù)據(jù)量超過1PB，如此大的數(shù)據(jù)量無法采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具進(jìn)行內(nèi)容抓取、管理和處理。

目前，有關(guān)大數(shù)據(jù)的定義尚未統(tǒng)一，主要有以下3種。

《互聯(lián)網(wǎng)周刊》的定義為：大數(shù)據(jù)涵蓋了人們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以實(shí)現(xiàn)而在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上無法實(shí)現(xiàn)的事情。也就是說，大數(shù)據(jù)讓我們以1種前所未有的方式，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來獲取蘊(yùn)含巨大價(jià)值的產(chǎn)品、服務(wù)或深刻的洞見，最終形成變革之力。

相關(guān)研究機(jī)構(gòu)認(rèn)為：大數(shù)據(jù)是需要采用新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)類別上看，大數(shù)據(jù)是指無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。其定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)方法處理的數(shù)據(jù)集。

IBM通過分析大數(shù)據(jù)的特征對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了定義，認(rèn)為：類型（variety）、數(shù)量（volume）和速度（velocity）是構(gòu)成大數(shù)據(jù)的3個(gè)主要內(nèi)容。其中，類型指數(shù)據(jù)中包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等多種數(shù)據(jù)形式；數(shù)量指收集和分析的數(shù)據(jù)量非常大；速度指數(shù)據(jù)處理速度要足夠快。

2 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

現(xiàn)如今，全球數(shù)據(jù)量正以前所未有的速度增長著，且隨著全球無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域的不斷擴(kuò)大，以及移動(dòng)設(shè)備的出現(xiàn)與發(fā)展，數(shù)據(jù)的增長已不再受時(shí)間、地點(diǎn)的限制。從目前來看，大數(shù)據(jù)量的積累與增長主要經(jīng)歷了3個(gè)階段。

信息化管理被動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)階段。企業(yè)為實(shí)現(xiàn)信息化管理，需存儲(chǔ)、處理企業(yè)辦公文件、財(cái)務(wù)報(bào)表、員工信息等數(shù)據(jù)。這一過程催生了數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，如超市庫存系統(tǒng)、銀行交易記錄系統(tǒng)、企業(yè)員工醫(yī)療信息系統(tǒng)等。因此，辦公信息化促成了人類社會(huì)數(shù)據(jù)量的首次大飛躍。這個(gè)階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)伴隨著一定的運(yùn)營活動(dòng)而產(chǎn)生，并記錄到數(shù)據(jù)庫中。例如，企業(yè)人力資源部門錄入員工的基本信息，員工的信息就出現(xiàn)在企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，這種數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式是被動(dòng)的。

社交網(wǎng)絡(luò)與便攜設(shè)備主動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)階段。在這一階段，數(shù)據(jù)量的增長來自2個(gè)方面：一是開放社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，如微博、人人網(wǎng)，使用戶主動(dòng)在社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己的看法，分享自己關(guān)注的內(nèi)容，這些過程產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)；二是以智能手機(jī)、平板電腦為代表的新一代移動(dòng)設(shè)備的出現(xiàn)，這些易攜帶、全天候接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備使人們能夠更方便地發(fā)表自己的想法等。這些都促成了人類社會(huì)數(shù)據(jù)量的第2次大飛躍，這一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是主動(dòng)的。

人、機(jī)、物三者深度融合自動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)階段。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，傳感器的使用越來越廣泛，人類制造的極小的、具有處理功能的傳感器等設(shè)備部署到世界的各個(gè)角落，或?qū)ι鐣?huì)的各種活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，或?qū)θ祟惿眢w健康狀況進(jìn)行隨時(shí)隨地的監(jiān)測(cè)，這些過程都產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，形成了人類社會(huì)數(shù)據(jù)量的第3次大飛躍，這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是自動(dòng)的。

綜上所述，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生經(jīng)歷了從被動(dòng)到主動(dòng)，再到自動(dòng)的過程，其中，自動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的過程是形成大數(shù)據(jù)的根本原因。

3 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 文件系統(tǒng)。針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，文件系統(tǒng)需要考慮3個(gè)問題：高性能共享性、文件的管理和保護(hù)、重復(fù)數(shù)據(jù)的處理。尤其是在面對(duì)海量文件時(shí)，上述問題更加凸顯。例如：美國谷歌公司設(shè)計(jì)開發(fā)了谷歌文件系統(tǒng)GFS——（Googlefilesystem）。

GFS是構(gòu)建在大量廉價(jià)服務(wù)器之上的可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，主要針對(duì)文件較大、且讀遠(yuǎn)大于寫的應(yīng)用場(chǎng)景，采用主從（Master-Slave）結(jié)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)分塊、追加更新（append-only）等方式實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)。同時(shí)，谷歌公司選擇電價(jià)較低的地點(diǎn)建立存儲(chǔ)庫，從而降低了運(yùn)行成本。

3.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)決定了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需解決的問題：第一，數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過單機(jī)所能容納的數(shù)據(jù)量，因此，必須采用分布式存儲(chǔ)方式。這就需要系統(tǒng)具有很好的擴(kuò)展性，即適應(yīng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具有良好的橫向擴(kuò)展（scale-out）能力。第二，數(shù)據(jù)異構(gòu)性。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)均是大數(shù)據(jù)的重要組成部分。高效地處理多種數(shù)據(jù)類型是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)庫技術(shù)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。第三，設(shè)計(jì)理念要不斷創(chuàng)新。面對(duì)多種類型的數(shù)據(jù)，不可能存在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理方式，這就要求新型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以不斷變化的角度對(duì)待數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)。傳統(tǒng)的針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的理論已日臻成熟，但是針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)類型，則需要開發(fā)新的數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)。

（1）Hadoop數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。目前，數(shù)據(jù)的分析與處理尚沒有絕對(duì)合適的工具。Hadoop是當(dāng)前最為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。Hadoop最先是模仿GFS和Mapreduce實(shí)現(xiàn)的云計(jì)算開源平臺(tái)。對(duì)Hadoop改進(jìn)并將其應(yīng)用于各種場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為業(yè)界新的研究熱點(diǎn)，主要的研究成果集中在Hadoop平臺(tái)性能改進(jìn)、高效查詢處理、索引構(gòu)建和使用、基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建、Hadoop與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的連接、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)等方面。

（2）深度學(xué)習(xí)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)通過建立類似人腦的分層模型結(jié)構(gòu)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)逐級(jí)提取從底層到高層的特征，從而建立起底層信號(hào)到高層語義的映射關(guān)系。近年來，谷歌公司、淘寶網(wǎng)、百度公司等掌握大量行業(yè)數(shù)據(jù)的企業(yè)都投入了大量人力物力，開展深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)工作，并在語音識(shí)別、圖像、在線廣告等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。起初，簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型比復(fù)雜模型更有效的觀點(diǎn)十分流行。例如，簡(jiǎn)單的線性模型可能比復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擁有更大的應(yīng)用空間。然而，近幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展促使人們開始重新考慮這個(gè)觀點(diǎn)：或許較復(fù)雜的模型或表達(dá)能力更強(qiáng)的模型才能充分發(fā)掘出海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的價(jià)值；也許運(yùn)用更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型能夠從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘出更多有價(jià)值的信息和知識(shí)。

挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值需要深度模型。如語音識(shí)別作為大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要問題之一，在聲學(xué)建模部分，訓(xùn)練樣本達(dá)到了幾億到十幾億，谷歌公司在1項(xiàng)語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練后的模型對(duì)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差基本相當(dāng)，然而一般訓(xùn)練樣本的誤差要顯著小于測(cè)試樣本，出現(xiàn)這樣的結(jié)果只有1個(gè)解釋，就是大數(shù)據(jù)中包含豐富的信息維度，即便訓(xùn)練后的高容量復(fù)雜模型，也處于欠擬合的狀態(tài)，所以，大數(shù)據(jù)需要深度學(xué)習(xí)。

與采用人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來深度學(xué)習(xí)和構(gòu)建特征，能夠刻畫出大數(shù)據(jù)內(nèi)更加豐富的信息。在未來發(fā)展中，深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用將會(huì)越來越普遍。

相關(guān)硬件設(shè)計(jì)與制造技術(shù)。硬件架構(gòu)不同會(huì)極大地影響系統(tǒng)的處理效率。數(shù)據(jù)處理速度在很大程度上取決于處理過程中處理時(shí)間最長的節(jié)點(diǎn)。如果集群中硬件的性能差異過大，會(huì)導(dǎo)致大量的計(jì)算時(shí)間浪費(fèi)在性能較好的服務(wù)器等待性能較差的服務(wù)器的過程中。在這種情況下，服務(wù)器的線性增長并不一定會(huì)帶來計(jì)算能力的線性增長。

針對(duì)這些問題，有2個(gè)技術(shù)問題需要關(guān)注：一是不同結(jié)構(gòu)的硬件之間的匹配，以發(fā)揮最大使用率的技術(shù)問題；二是硬件設(shè)計(jì)技術(shù)的提升。

為提升數(shù)據(jù)的處理能力，需要使用高性能硬件。例如，近年出現(xiàn)的基于閃存的固態(tài)硬盤（SSD）采用新型尋址方式和硬件結(jié)構(gòu)，從硬件層為存儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的革新提供了支持，為計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展和存儲(chǔ)能效的提高帶來了新的契機(jī)。

參考文獻(xiàn)：

[1]席曄文，楊金民.基于雙布魯姆過濾器的數(shù)據(jù)排重技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用.

作者簡(jiǎn)介：謝冬，男，福鼎人，工程師，碩士，研究方向：信息管理。

作者單位：福鼎市醫(yī)院信息科，福建福鼎 355200