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1、大量2、多样3、快速4、价值大数据存储量大TB->PB计算量大数据增长快处理速度要求快数据来源多数据类型多商业价值如:行为分析、信息挖掘广告定投、信息预测结构化数据、非结构化文档、视频、照片等大数据不仅仅是“大”,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的DataStage)大数据采集与预处理方向在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的RHadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等大数据分析与挖掘方向这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。大数据存储与管理方向由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询计算(如Hive)、批处理计算(如HadoopMapReduce)、流式计算(如Storm)、和内存计算(如Hana),而这些计算模式的组合使用将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。大数据计算方向