大数据发展历史简介

本文简述了大数据的发展历史,从数据仓库的出现到Hadoop的诞生,再到大数据平台的兴起,最后是数据中台的概念。大数据经历了启蒙阶段、技术变革、数据工厂时代,最终进入数据价值时代,其核心思想是提高数据共享和应用效率。

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大数据飞速发展的大背景下,各行各业都开始融入大数据的趋势之中,越来越多的岗位要求数据相关的能力,尤其是数据分析能力,成为更多行业岗位所需要的基本技能之一。今天的大数据业余培训班分享,我们就从入门的角度,来分享一下大数据发展历史。

大数据从首次提出概念,到今天,可以说已经有了近30年的历史了,但是真正落地发展,也就在最近的这几年当中,进入了一个爆发期,国内国外,大大小小的企业,都在被大数据影响着,也都主动被动地被卷入大数据浪潮当中。
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大数据发展历史,可以大致分为以下几个阶段——

启蒙阶段:数据仓库的出现

20世纪90年代,商业智能(也就是我们熟悉的BI系统)诞生,它将企业已有的业务数据转化成为知识,帮助老板们进行经营决策。比如零售场景中:需要分析商品的销售数据和库存信息,以便制定合理的采购计划。

显然,商业智能离不开数据分析,它需要聚合多个业务系统的数据(比如交易系统、仓储系统),再进行大数据量的范围查询。而传统数据库都是面向单一业务的增删改查,无法满足此需求,这样就促使了数据仓库概念的出现。

传统的数据仓库,第一次明确了数据分析的应用场景,并采用单独的解决方案去实现,不依赖业务数据库。

技术变革:Hadoop诞生

2000年左右,PC互联网时代来临,同时带来了海量信息,很典型的两个特征:数据规模变大、数据类型多样化。

很显然,传统数据仓库无法支撑起互联网时代的商业智能。2003年,Google公布了3篇鼻祖型论文,包括:分布式处理技术MapReduce,列式存储BigTable,分布式文件系统GFS。这3篇论文奠定了现代大数据技术的理论基础。

苦于Google并没有开源这3个产品的源代码,而只是发布了详细设计论文。2005年,Yahoo资助Hadoop按照这3篇论文进行了开源实现,这一技术变革正式拉开了大数据时代的序幕。

数据工厂时代:大数据平台兴起

商用Ha

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