想知道大数据的标准吗？
大数据一呈现，就成为了业界的骄子，每个企业和构造都言必称采纳大数据技能。那大数据毕竟有没有标准，能否每个产品都能够贴上大数据的标签。
大数据处理工具的4V特征人人都是耳熟能详，此处就未几谈，除此以外，大数据其实有自己数据量化目标。
“数据整体存储量达到PB级标准，每秒数据处理速率达到GB级标准”。
达到这一标准，就能够够贴上一个大数据的标签。或者会有人觉得这一标准不是难事，不就是拼硬件，不就是购置10万个1T的硬盘，买10万个硬盘不就解决了吗？真的就这么简略？
要达到这一标准，技能门槛非常高。
给你10万个1T的硬盘，在硬件层面，如何组网，数据备份和容灾怎么做，系统可靠性如何担保，整个系统的IO如何筹划？
在软件层面，具体到如存储这些数据、数据格式如何、数据的管理节点如何分布，数据冗余和同步、备份如何筹划？
在打算层面，如何快速对于数据结束检索，如何对于数据结束高效主题打算，如何获获得高价值的信息，如何能够或者做到PB级数据打算，并担保数据打算的实时性。
当然有人会说，我们有Hadoop,这个问题不就解决了吗？Hadoop供给的HDFS分布式文件系统和HBASE，的确是一种好的解决方案或者技能方向，
但是这些技能供给的只是一个具体的框架性技能，技能自己也在逐渐完善，要想应用好这些技能，自己要做工作会非常多，针对各个不同的业务场景。
应用HDFS和HBASE的技能实践不绝都属于高技能难度的工作，具体到支配计谋，分地域管理计谋、数据同步计谋都是高难度的任务，今朝技能上面完备解决，是非常艰苦的，只能做到一个技能平衡取舍。
从今朝获获得的资料看，做为国内技能上顶尖的淘宝技能团队，今朝应用HBASE上线产品的数据管理容量也就只能达到200T程度，尚未能够或者搭建出PB级的上线产品。
就个人见地，大数据就是一把双刃剑，面对海量数据，正当应用，就能够给你带来源源的财产，应用欠妥，那就是一种技能累赘，会让人焦头烂额，疲惫不堪。大数据焦点技能，有本身的解决方向和自然规律。
这与基于RDBS的MIS系统处理思路完备不一样。比如在风景区登山技能和登珠穆朗玛峰的技能完备就不是一个技能，修建3层小楼修建技能和修建上海中央600多米的修建技能完备不是一个技能。
因此，企业和构造在自己产品贴上大数据的标签同时，请仔细权衡一下自己的技能积累，有没有这种大数据处理焦点能力，慎重的贴上这个标签。
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