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① 大数据是抗衡谷歌的唯一方式

大数据是抗衡谷歌的唯一方式_数据分析师考试

大数据将是其它公司抗衡谷歌的唯一方式，亚马逊和Salesforce有望向该搜索巨头发起挑战。亚马逊拥有无可比拟的购物数据，Salesforce则拥有将终端销售和社交营销关联起来的数据。

以下为文章全文：

毫无疑问，谷歌牢牢掌控着网页搜索领域。不过谷歌令人惊叹的产品服务组合已经不再局限于搜索框。

除了丰富多样的搜索工具，谷歌旗下的资产还包括强大的广告服务（Adwords等等）、通讯和发行工具（Drive和Hangouts）、开发类资源（OpenSocial）、社交平台（Google+）、地图相关的产品（谷歌地图）、流媒体娱乐（Google Play）、数据工具（Analytics）、操作系统（Android和Chrome OS）、桌面和移动Web应用（Gmail），甚至还包括硬件（Galaxy Nexus）。

当然，虽然谷歌的搜索业务仍将继续发展壮大，但在其无孔不入的商业模式所覆盖的一些重要领域，它并非没有潜在的竞争对手。显而易见的竞争对手也许包括微软和苹果，不过还有其它公司未来也可能变成令人畏惧的竞争对手。

目前想到的包括亚马逊和Salesforce。亚马逊仍将会是电子商务巨头，而它也有可能通过分流谷歌的电商流量，蚕食它的广告收入。凭借销售数据和社交洞察力的结合，Salesforce也有可能会将广告主大量的营销支出从搜索引擎引向更加社交化的网络平台。

也许这就是它们在各自的优势领域使用数据的方式。这些公司的共同之处是，渴望得到更多的数据，因为利用海量数据将会是与谷歌抗衡的唯一方式。它们不管是聚焦控制某一个流量来源、收购还是开发创新技术，实质上都不是为了与谷歌竞争，而是为了争夺数据，借此刺激营收。

亚马逊

亚马逊在电商领域的统治力与日俱增，正逐渐削弱谷歌的收入流。如果说谷歌正成为搜索的代名词，那亚马逊就是正成为电商的代名词。谷歌估计，其搜索广告收入有30%至40%实质上来自电商，但随着亚马逊继续发展成为互联网的一站式购物平台，将有多少用户绕过谷歌搜索主页直接登录亚马逊网站呢？

鉴于在美国市场亚马逊Prime用户超过1000万，月度购物者超过1.03亿，倾向于直接上亚马逊网站的人肯定会越来越多。笔者的妻子以前不管买什么东西，第一站都是谷歌，但现在，要搜索产品，她经常都是直接去亚马逊网站，原因是她有Prime账户可享受免费送货服务。亚马逊和其数量庞大的第三方卖家，现在都会在成千上万款日常产品中提供精选品，也常常会提供全网最低价的商品。也难怪她不管买万圣节服装还是给孩子买衣服，都是直接去亚马逊。

除了逐渐分流谷歌的电商流量，击败谷歌的真正关键在于大数据。亚马逊在大数据方面的优势毋庸置疑。该公司坐拥上千万人的个人信息、购物习惯和偏好数据。谷歌有类似的信息吗？也许吧，但亚马逊目前所拥有的购物数据可能还无人能敌。

Salesforce

Salesforce长期以来在客户关系管理（CRM）、B2B营销和软件即服务（SaaS）领域都占据着领先地位。不过，凭借近年来的一系列收购，它颇受欢迎的客户关系管理系统已经扩展到销售以外的领域，成为了全面的整合市场营销平台。

两年前，该公司收购了社交媒体测量领域的佼佼者Radian 6，去年也将社交媒体管理平台Buddy Media收入囊中。上个月末，Salesforce继续展示其不断壮大的实力，宣布了另一项重大收购——斥资25亿美元买下云端营销软件公司ExactTarget。其收购狂潮并未就此结束，Salesforce最近还收购了企业商业智能和分析初创公司EdgeSpring。

所有的这些收购意味着什么呢？数据。

更具体地说，就是将终端销售和社交营销串联起来的数据。Salesforce最大的价值在于，拥有可追踪潜在顾客的强大销售工具。如今，增加上述收购回来的社交项目和技术之后，Salesforce的整套服务不仅仅能够确定潜在用户何时带来收入，也能够将社交营销努力直接与营收串联在一起——这无疑将会吸引企业在社交媒体上投入更多的营销资金。问题就在于，在那种情况下谁才是赢家呢？

如果Salesforce能够提供显示社交媒体活动如何刺激营收的数据，那对于任何想要在社交媒体投资的人来说，它都将会是一项必不可少的工具包。由于Salesforce可将社交媒体活动和投资回报率关联起来，Facebook将会成为大赢家，获得更多的广告收入，不过Pinterest等其它有利于品牌营销的社交平台同样也会从中获益。

此外，在全面数据的驱动下，Salesforce整合服务技术套件对比Google Analytics的竞争力正得到强化。按照现在的情况，Google Analytics在社交媒体测量方面还远远没有Radian 6全面。随着社交媒体成为越来越重要的营销工具，很多公司将会搜寻社交媒体测量解决方案来评估营销的效果。

虽然谷歌在通过出色的执行力取得成功上做得很不错，但对于逐渐逼近的竞争对手，它绝对不能够掉以轻心。不过不管竞争对手们收购了多少公司、产品或者技术，要是没有大数据作支撑，那肯定无法对谷歌构成丝毫威胁。这场竞争未来的演变将会令人兴奋不已。很多公司都有着成功的空间，谷歌也是令人敬畏的竞争者，特别是在数据方面。但正如谷歌能够改变整个行业的命运，其它的公司也有可能对它造成同等的深刻影响，想到这个就觉得有趣。

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② 大数据改变世界的五种方式

大数据改变世界的五种方式
随着电脑科技的发展，计算能力不再是像以前那样的“奢侈品”。现在的我们就彷如畅泳在一个巨大的数据水库，而这个数据库包罗万象：从繁忙时段一个明尼苏达州小镇的表现至在也门成功使用无人飞机轰炸的可能性。大数据的到来意味着公司，机构以及政府等可以同过收集，挖掘并利用这些庞大的数据区完成神奇的事情。
让我们看看神奇的大数据如何改变世界：
1.数据化身致命武器：
信息作为大数据时代最有效最具杀伤力的武器同时也正在被大量用于该时代的军备竞赛，但现今的军事技术数据来源正受限于卫星，无人飞行旗以及更多传统方式得到的数据。美国国防部启动一项名为XDATA的方案，其作为奥巴马政府发布的大数据倡议的一部分主要致力于以2.5亿美元研发一个分析大数据的系统。随着越来越多的有效运算，美军能够将PB级的数据运用到尖端优势上，例如让无人轰炸机变得前所未有的智能以及致命。
2.拯救地球：
除了让捕食者无人机更有威力和增加零售利润外，大数据更能造福世界。以开源的大数据平台Google Earth引擎为例，研究人员可利用它绘制出第一张莫斯科森林的高分辨率的地图。如果仅利用传统的电脑计算方法绘制需要3年时间，对比之下使用Google Earth仅需一天时间。
像这种大规模的数据集合能够让人类在系统层面上理解生态危机。我们知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，因而也能够在我们力所能及的时候去阻止不好的转变发生。
3.预测购物趋势：
消费者的购物趋势能够在以前的购物记录大数据挖掘中得出，销售公司不论大少均有可能预测到你需要买什么，他们甚至比你自己更懂你。因而从消费者当前购物数据中从大数据中能够获得大利润。网上零售商如亚马逊正在大量收集我们的购物以及网上购物数据，甚至线下零售商也开始紧跟这一趋势着手收集消费者的消费数据。一些聪明的公司看准这点，以RetailNext为例，它是为Brookstone 以及American Apparel等公司提供购物者浏览以及购物时的录像记录。 RetailNext将一个购买者在店铺移动的轨迹转化为上万数据点，就可以得到购物者在店内浏览商品的移动过程，停留点以及其与销售的相关性。
4.加速科学研究发展速度：
一直以来数据都是科学发现的支柱，现在由于大数据的发展以及高运算力的支持，科研步伐也正飞速向前。
以人类历史上科学成就指标性的 人类基因组计划为例，当时花费达30亿美元，耗时13年才完成大约含25000个基因的人类基因组测序及分析。若应用当代先进的数据收集分析方法，使用一个如U盘大小的装置区完成这项工作仅需几小时就足矣，其花费也仅仅是1000美元。
5.大数据导致更大的隐私威胁：
你也许只是从大“据”考虑，但是这句格言不再像以前一样好用了。若说大数据与广度攸关是正确无误的，但是深度对大数据来说也是同等重要的。
网络巨头如Facebook和Google不单单积累了广度上的数据—大量的用户（FB拥有9.55亿用户），他们对深度上的数据–用户（使用网络的）数据也了如指掌。譬如，他们知道你搜索的内容，你点击了什么页面以及你认识什么人。最大的网络大鳄拥有足以让他们无所不知的大量的数据。
在这里的技术力量，文化进步和利润的相交之处，有一件事是确定的：数据越大责任越大（蜘蛛侠中枪）。

③ 从谷歌大数据中能发现什么规律得出什么结论

马克吐温说过：“世上有三种谎言，即谎言，拙劣的谎言和统计数据。”传统的调研方法得出的结论只是调研者希望得到的结论，而不是真实结论。当你拿起笔，开始在调查表上划对勾时，你已经走进调研设计者为你画好的框架之中。跟着调查报告的既定思路走，勾画有限的选项，本能地回避对自己不利的选项。
无论是善意还是恶意，人们面对他人时，总要展露自己优秀的光明面，隐藏拙劣不堪的阴影面。但是，当人们面对屏幕时，往往会放下戒备，吐露心声，甚至还会释放夸张内心的恶魔。这就是为什么会有那么多的键盘侠。
谷歌数据分析家，赛思•斯蒂芬斯-达维多维茨，从屏幕背后的大数据中，得出许多出乎意料的结论。

1、先看一个例子，你猜猜，与失业率高度相关的网络数据是什么？找工，写简历，面试，再教育培训？以上答案都不对。最高相关的数据不是找工，而是一个黄片网站，其次是“蜘蛛纸牌”。知道答案后的你有没有会心一笑？数据说明了真相：有大把时间很无聊的失业人士，把他们的时间花在数据看得见的地方。

④ google海外推广如何做好网站SEO优化

谷歌SEO优化注意以下几点：

1，网站设计越简单越好。

一个指标是文字内容的比重应该大于HTML格式的比重。整个网页应该规范化，应该在所有的浏览器上显示正常。比如使它符合HTML3.2标准。搜索引擎蜘蛛还并不太喜欢HTML4.0标准。

应该远离那些太重的因素：flash, dom, java script等。如果你必须要使用这些脚本的话，把他们作为外部文件来使用。在我看来，根本没有必要使用这些东西。这些东西几乎不能给一个网站增色，却会极大的从各个方面伤害网站的表现（搜索引擎友好问题只是其中之一）。

用逻辑的方式安排你的网站，可以在目录名当中使用关键词。你也可以采用另外一种方法，也就是把所有的网页都放在根目录当中（这种方法很少见，但是事实证明是非常好的有效的方法）。

不要让你的网站堆砌一大堆没用的东西，比如说建议使用什么什么浏览器，或者计数器等等，使它保持最简单化，看起来专业化。向Google自己学习，看看他的主页，简单的没法再简单了。这也正是人们橘段孙所需要的。

速度不是最重要的因素之一，而是唯一的重要因素。你的网页应该非常快速，如果你的网页会延时3，4秒钟，你就完蛋了。当然如果你的主机和访客在不同的国家， 3，4秒钟还有情可原，对当地的访客来说，3到4秒钟的下载时间已经是极限了。超过这个时间，每多一秒钟，你就会丧失10%的流量。而这10%的流量可能正是成功与失败的分野。

2，网页大小

越小越好，最好保持在15K以下。越小越好，最好保持在12K以下。越小越好，你最好保持在10K以下。你明白了我的意思了吧。比5K大，小于10K，这是最好的。很难做到，但是却是最有效的。对搜索引擎也有效，对访客也有效。

3，内容

每天建一页两百到五百字的网页。如果你不知道该写些什么的话，做点关键词调查，然后根据你所得到的热门关键词写文章。

4，密度，位置等等

简单老式的SEO，在这些地方用一次你的关键词：网页标题，说明标签，正文标题，网址URL，黑体，斜体，网页的最开始。关键词密度介于5%到20%之间 （也别太在意）。写出好的文章，并且检查错字。拼写检查（对中文来说，检查错字）正在变得越来越重要。因为搜索引擎已经开始运用自动纠错功能，所以已经没有可以写错别字的借口了。

要想做好谷歌的SEO优化，以下几点需要做好

网站是要是SEO友好型的，推荐采用Wordpress搭建外贸网站
目前我自己建立的外贸网站是采用Wordpress搭建的，目前全世界燃者大部分的网站59%都是用Wordpress建立，用wordpress建立的网站可以使用Yoast SEO插件可以修改网页的标题(title)，描述（description），关键词（keyword）做相关的SEO优化。
站内优化
站内优化就是包含以上提到的TDK，还有网站的加载速度，用户体验，内容质量，相关性，符合搜索者意图。
站外优化
站外优化主要是获得其他高权重网站的外链，给你的网站投票，让你的网站获得更多的链接，这在谷圆链歌的SEO优化里很重要的一部分。
关键词研究
另外关键词研究很重要，就是你的产品国外客户会用什么样的词来搜索，需要你自己去做一个分类列表，这样在布局网站关键词时可以更好的布局到产品里。
创作高质量的关于你产品的软文
这部分可以让公司的业务员写，或者请国外的人写，使用国外专业的第三方平台找写手，如fiverr, upwork等招聘写手帮你的网站写软文推广

google推广是一个长期的过程，短期内不会有太大的效果，一般如果以上几点工作做好了的话，一般6-7个月开始就会有排名，这样慢慢的就会有询盘，如果想要在短时间内要获得询盘，需要辅助投google ADS，就是谷歌的关键词广告，辅助谷歌SEO，这样一个网站的谷歌推广才是良性的。

希望对你有帮助。

⑤ 为什么google三大技术奠定了大数据算法的基础

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处版理的数据集合，是需权要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

⑥ 为什么Google的BigQuery在大数据并发处理中脱颖而出

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。

现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么？

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：

量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：

网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。

想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基网络的大数据词条。

大数据的好处

大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：

根据数据背景获得更完整的情况
利用数据驱动做出更好的商业决策
降低商业风险
市场上最好的解决方案
开发出更好的定制化产品或服务
更好的预测客户的需求和想法
迅速适应市场
在实时数据的趋势和预测上更加主动
建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型
阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）
对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）
并不适用所有人

请记住，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。

如果你把谷歌分析使用到了极限，特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。

入门级大数据解决方案

目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。

分析结果的输出

目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来，数据分析将不会采用采样数据，并且会结合其他来源的数据，使用更加复杂的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具，但是你能获得的结果目前已经到达极致了。

汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。

如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）

如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。

（注：你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具，但是不同的是，这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司，我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时，我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。）

一旦你导出了你的数据，你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。

⑦ 大数据时代，那么一般通过什么方法（软件）收集、分析和可视化数据

数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束。
收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。
可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。
Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。
还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。
大致基于四种技术：Flash(Flex)或者js(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。

⑧ 大数据如何入门

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑨ 为什么说谷歌三件宝是大数据的技术起源

因为，Google是大数据鼻祖。很多人提起大数据，必然会想起Google 的“三驾马车”（也称谷歌三宝）：GFS、MapRece、BigTable。正所谓三篇论文定大数据之江山，它激发了大数据技术开源时代的到来，百花齐放，争相斗艳，成就了Hadoop的辉煌十载。尤其是近年来，大数据技术的发展，不论是袭郑凳技术的迭代，还是生态圈的繁荣，都远超人们的想象。从 Spark 超越 Hadoop 勇攀高峰，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域一颗耀丛瞎眼的拍旅新星，再到如今 Google 又决心用 Apache Beam 一统天下。大数据开源技术的发展可谓是继往开来，跌宕起伏，波澜壮阔，俨然一副绵绵不断的辉煌画卷。

⑩ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。