大数据与区块链结合已经变成许多人大脑里的想法了 ， 我们如何认识大数据？区块链如何解决大数据的有关问题？首先我们要了解大数据以及优势与不足 ， 然后再思考如何结合区块链技术进行升级 。
ok ， Let's go!先一起聊聊大数据吧~
如今 ， “大数据”算是耳熟能详的一个词汇了 ， 大家也肯定都知道类似“抖音”、“淘宝”可以根据大数据以及算法来推送一些“你想看的东西” ， 看到这里你可能要问了 ， 为什么这里要用引号呢？
那小编就说几件亲身经历的事情来说明 ， 其实利用大数据来推送也会有一些令人不太愉快的体验 。
一个是关于淘宝购物 ， 当你搜索某件并不是需要频繁购买的物品后 ， 就比如行李箱的替换滚轮 ， 淘宝会在那一段时间都推送这种商品 ， 不管你是否已经买了它 。
另一个就是抖音 ， 当初傻傻的小编为了打发时间下载了抖音 ， 当看到别人结婚的视频就会多看几眼直到播完 ， 到最后每一个视频都为结婚视频 ， 何必让一个单身汪承受这些？你看 ， 这手里的奶茶突然就不甜了 。
事实证明 ， 对小编来说 ， 这两段经历确实不太美好 ， 不知道你们是不是有相关经历呢？
不过闲谈归闲谈 ， 回到大数据上来 ， 类似事件究竟是大数据本身的锅 ， 还是编制的算法的锅？
现在我们还不好下定论 ， 但是今天小编想和我大家一起了解了解大数据它的相关情况 ， 可能大家都知道“大数据” ， 但是可能不太知道其真正的运行基础或者特点 。 就让我们一起来看看吧~
大数据其实就是指以多元形式采集而来的多来源的数据组 ， 它本身有4v特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性） 。
Volume（大量）：
数据量大 ， TB ， PB ， 乃至EB等数据量的数据需要分析处理 。
Velocity（高速）：
要求快速响应 ， 市场变化快 ， 要求能及时快速的响应变化 ， 那对数据的分析也要快速 ， 在性能上有更高要求 ， 所以数据量显得对速度要求有些“大” 。
Variety（多样）：
大数据的异构和多样化 ， 很多不同的形式（文本图像视频机器数据） ， 无模式或者模式不明显 ， 不连贯的语法或句义 。
Value（价值）：
有大量的不相关信息 ， 价值密度低 ， 由于数据采集的不及时 ， 数据样本不全面 ， 数据可能不连续等等 ， 数据可能会失真 ， 但当数据量达到一定规模 ， 可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈 。
知识卡片
TB、PB、EB到底有多大呢？
1TB (万亿字节 太字节)=1024GB ，
1PB（千万亿字节 拍字节）=1024TB ，
1EB（百亿亿字节 艾字节）=1024PB
其中1024=2^10 ( 2 的10次方)
一部高清电影约4g,1PB=1024*1024g ， 大数据瞬时处理1PB的数据量 ， 就相当于瞬时处理26万部的高清电影容量 。
大家也会发现 ， 概念上的大数据和我们生活中所说到的、所理解大数据可能不太一样 。 其实 ， 我们生活中谈论到的更多是大数据+云计算 。
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