⑴ 什么是“PB级别的数据”
pb指petabyte，它是较高级的存储单位，其上还有EB,ZB,YB等单位，1PB=1024TB。
未来学家Raymond Kurzweil在他的论文中关于对PB级数据定义解释说：人类功能记忆的容量预计在1.25个TB，这意味着，800个人类记忆才相当于1个PB。
⑵ 什么是PB级别的数据
“TB是一个计算机存储容量的单位，它等于2的40次方，或者接近一万亿个字节（即，一千千兆字节）。”
一提到数据量级，人们通常会联想到美国国会图书馆（见图）。德勤、麦肯锡、IBM、Gartner和移动广告公司Adfonic的数据专家向TechTarget记者介绍了PB级数据究竟有多大。
麦肯锡首席分析师Michael Chui指出，美国国会图书馆“在2011年4月前已经收集了235TB的数据，而一个PB相当于它的4倍。”
TechTarget自己的网络网站Whatis有关于PB大小的定义：“PB是数据存储容量的单位，它等于2的50次方个字节，或者在数值上大约等于1000个TB。”
未来学家Raymond Kurzweil他的论文中对PB的定义进行延伸：人类功能记忆的容量预计在1.25个TB。这意味着，800个人类记忆才相当于1个PB。
如果这样还不够清楚，那么Adfonic的CTO Wes Biggs给出了下面更直接的计算：
假设手机播放MP3的编码速度为平均每分钟1MB，而1首歌曲的平均时长为4分钟，那么1PB歌曲可以连续播放2000年。
如果智能手机相机拍摄相片的平均大小为3MB，打印照片的平均大小为8.5英寸，那么总共1PB的照片的并排排列长度就达到48000英里——大约可以环绕地球2周。
1PB足够存储整个美国人口的DNA，而且还能再克隆2倍。
DVD、战列舰和六国赛
从比特（bit）和字节（byte）开始，德勤的分析师还将他们的思考向以下方面进一步延伸。（1个比特是1个二进制位，可能是0或1;1个字节长8个二进制）：
如果以每秒1个位的速度数一下1PB所包含的位数，那么您需要2.85亿年才能数完。
如果每秒数1个字节，那么您需要数357万年。
保存1PB数据需要用掉22.3万张DVD。
保存1PB数据，需要用掉7.46亿张3.5英寸软盘;这7.46亿软盘重13422吨。这个重量仅仅比2艘Type 45驱逐舰轻一些。
人类身体细胞数据各不相同，但是数量最多的接近100万亿个，如果用1个位来表示1个细胞，那么1PB足够记录90个人的身体细胞，相当于橄榄球六国赛的全部球员。
谷歌、社交媒体和宇宙大爆炸
谷歌在2004年率先进军数字地图领域，并在2005年发布了谷歌地图和谷歌地球。现在，谷歌为用户提供了超过20PB（215亿MB）的地图影像——包括卫星图片、航拍照片和360度街景图片。
即使在2008年，谷歌每天处理的数据已经达到20 PB，一年就是7300 PB。
从那时起，社交媒体网站就开始生成PB级数据，它们逐渐成为所谓的“大数据”。
根据2012年2月1日Facebook向美国证券交易委员会提交的IPO文档记录，Facebook在1年前已经存储了100 PB数据。
在Twitter网站上，每分钟就有34000条微博出现。IBM非常关注于一个天文项目：“由于20个国家共同出资总计15亿欧元建设的平方公里阵列（Square Kilometer Array, SKA）是一个无线电天文望远镜，它可以观测宇宙大爆炸的衰弱信号。”
SKA（计划在2024年完成）估计整个宇宙每天将生成1376 PB数据，相当于每天传输的全球互联网流量的两倍。
⑶ 大数据是什么多大的数据叫大数据
多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
⑷ tb级数据库是什么意思
tb级数据库是指数据库整体容量的大小是以T为单位的，比如1.5T ,1T=1024G
⑸ 大数据中所说的数据量大是指到达甚么级别
早在2001年，行业分析师Doug Laney已经将大数据定义为3个“V”，也就是规模（Volume），快速（Velocity）和多样（专Variety）。属
规模（Volume）
通过许多年来基于交易的存储，越来越多的传感器和机器的数据被收集，诸多因素导致数据量增加。在过去，过多的数据量存储是一个问题，但是随着存储成本的降
低，大数据存储得以成功解决。然而现在，其他问题又逐渐出现了，包括怎样从大量的数据中确定其相关性，怎样从相关数据中分析并创造价值等。
快速（Velocity）
大数据以前所未有的速度传输，必须及时处理。射频识别标签、传感器和智能计量正在推动着瞬间处理海量数据的需求。而对于大多数公司组织来说，实现对数据的快速处理，还是一个挑战。
多样（Variety）
今天，所有这些格式类型的数据，包括文本文档、电子邮件、视频、音频、股票数据和金融交易等，其管理、合并以及不同类型数据资源间的整合，对许多公司组织来说也是一个需要应对的问题。