大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)技術的差別：

1、數(shù)據(jù)規(guī)模大：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術主要是利用現(xiàn)有存在關系性數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行分析、處理，找到一些關聯(lián)，并利用數(shù)據(jù)關聯(lián)性創(chuàng)造價值。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模相對較小，可以利用數(shù)據(jù)庫的分析工具處理。而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常大，不可能利用數(shù)據(jù)庫分析工具分析。

2、非結構化數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)主要在關系性數(shù)據(jù)庫中分析，而大數(shù)據(jù)可以處理圖像、聲音、文件等非結構化數(shù)據(jù)。

3、處理方式不同：因為數(shù)據(jù)規(guī)模大、非結構化數(shù)據(jù)這兩方面因素，導致大數(shù)據(jù)在分析時不能取全部數(shù)據(jù)做分析。大數(shù)據(jù)分析時如何選取數(shù)據(jù)?這就需要根據(jù)一些標簽來抽取數(shù)據(jù)。所以大數(shù)據(jù)處理過程中，比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增加了一個過程Stream。就是在寫入數(shù)據(jù)的時候，在數(shù)據(jù)上打一個標簽，之后在利用大數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)標簽抽取數(shù)據(jù)。這個過程就類似于尋找圖書：如果你在你個人書柜里，尋找一本書是很容易的，所以你買了書，可以直接放到書柜上，不用做任何處理;而如果圖書館買了書，如果不做任何處理的話，你是很難找到一本書的，所以圖書館在新書入庫的時候，首先會對每本書打上標簽，而這個打標簽的過程，就是類似于Stream的工作。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比的主要特點可以概括為：數(shù)據(jù)量“大”、數(shù)據(jù)類型“復雜”、數(shù)據(jù)價值“無限”。

數(shù)據(jù)量大十分好理解，以前我們存儲數(shù)據(jù)使用的單位是 KB，一個Excel表格也就幾十到幾百KB，現(xiàn)在我們經常說到GB甚至是TB乃至PB的數(shù)據(jù)量級，它們的數(shù)量關系如下所示。

• 1：1MB=1024KB ， 2：1GB=1024MB ，3：1TB=1024GB ，4：1PB=1024TB

更直觀一點，1KB相當于512個漢字，1MB就相當于六本紅樓夢的字數(shù)……而淘寶網在2015年3月每天大約能產生7TB的數(shù)據(jù)量，相當于4000萬本紅樓夢的數(shù)據(jù)量，而中國最大的圖書館中國國家圖書館的藏書量是3000萬冊。由此看來，我們的大數(shù)據(jù)著實是數(shù)據(jù)量巨大了。

大體上數(shù)據(jù)獲取的方式：

自有數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)獲取的兩個主要渠道。在自有數(shù)據(jù)中，我們可以通過一些爬蟲軟件有目的的定向爬取，比如爬取一批用戶的微博關注數(shù)據(jù)，某汽車論壇的各型號汽車的報價等。用戶留存多是用戶使用了公司的產品或是業(yè)務，用戶在使用產品或是業(yè)務中會留下一系列行為數(shù)據(jù)，這個構成了我們的數(shù)據(jù)庫主體，通常的數(shù)據(jù)分析多基于用戶留存的數(shù)據(jù)。用戶上傳數(shù)據(jù)諸如持證自拍照、通訊錄、歷史通話詳單等需要用戶主動授權提供的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)往往是業(yè)務運作中的關鍵數(shù)據(jù)。相較于自有數(shù)據(jù)獲取，外部數(shù)據(jù)的獲取方式簡單許多，絕大多數(shù)都是基于API接口的傳輸，也有少量的數(shù)據(jù)采用線下交易以表格或文件的形式線下傳輸。此類數(shù)據(jù)要么采用明碼標價一條數(shù)據(jù)多少錢，或是進行數(shù)據(jù)共享，交易雙方承諾數(shù)據(jù)共享，謀求共同發(fā)展。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸方式：

同樣的大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的傳輸方式也截然不同。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)要么以線下傳統(tǒng)文件的方式，要么以郵件或是第三方軟件進行傳輸，而隨著API接口的成熟和普及，API接口也隨著時代的發(fā)展逐漸標準化、統(tǒng)一化，一個程序員只用兩天的時間就能完成一個API接口開發(fā)，而API接口傳輸數(shù)據(jù)的效率更是能夠達到毫秒級。

在數(shù)據(jù)存儲方面，大數(shù)據(jù)的存儲環(huán)境相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲已經躍升了好幾個數(shù)量級。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)顯著特點：

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的記錄方式：

大數(shù)據(jù)的記錄方式：

很明顯地看到，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)的最大區(qū)別是大數(shù)據(jù)不僅對對象進行了描述，

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的核心差異在于其價值的不可估量。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在信息傳遞與表征，是對現(xiàn)象的描述與反饋，讓人通過數(shù)據(jù)去了解數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)是對現(xiàn)象發(fā)生過程的全記錄，通過數(shù)據(jù)不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規(guī)律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。

大數(shù)據(jù)場景使用的工具：

以上就是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別小知識介紹。