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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。
在这里插入图片描述

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

### 大数据历史发展 大数据的概念和技术并非一蹴而就,而是经历了长时间的演变和发展。以下是大数据发展的主要阶段及其标志性事件: #### 早期萌芽期 (1980s - 2000s) 在这一时期,随着信息技术的进步和个人计算机的普及,企业和机构开始积累大量的结构化数据。传统的数据库管理系统逐渐难以应对日益增长的数据量和复杂度。为了更好地管理和分析这些数据,企业开始构建集中式的大型数据中心。 #### 数据仓库时代 (1990s - 2000s) 进入上世纪九十年代,数据仓库技术迅速崛起并广泛应用。通过ETL(Extract, Transform, Load)工具将不同源系统的交易型操作数据抽取到统一存储平台中进行处理和分析[^1]。这标志着从单纯记录保存向支持决策制定转变的关键一步。 #### Web 2.0 和社交媒体爆发 (2000s - 2010s) 互联网特别是Web 2.0应用以及社交网络服务如Facebook、Twitter等快速发展带来了海量非结构化或半结构化的用户生成内容。此时不仅关注如何高效地收集整理信息,更重视从中挖掘潜在价值以指导商业策略调整优化。 #### Hadoop 生态圈兴起 (Late 2000s - Present) 面对PB级甚至更大规模的数据集挑战,开源框架Hadoop应运而生。它提供了分布式文件系统(HDFS)和支持MapReduce编程模型来执行复杂的批处理作业,在成本效益方面表现出色。随后Spark、Flink等一系列流计算引擎相继问世进一步推动实时数据分析能力提升。 #### AI/ML 驱动的新纪元 (Mid 2010s - Present) 近年来人工智能尤其是机器学习算法取得突破进展,使得自动特征提取成为可能。借助GPU加速硬件设施的支持下,深度神经网络可以在短时间内完成训练从而实现精准预测建模等功能;与此同时物联网(IoT)设备连接数激增也催生了边缘侧智能需求的增长趋势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt years = ['1980', '1990', '2000', '2010', '2020'] events = [ "个人电脑普及", "数据仓库技术发展", "Web 2.0 社交媒体爆发", "Hadoop 生态圈兴起", "AI/ML 推动新变革" ] plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(years, range(len(events)), marker='o') for i, txt in enumerate(events): plt.annotate(txt, (years[i], i), textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center') plt.title('大数据发展历程时间轴') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('重要事件') plt.yticks([]) plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值