大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

大数据是指海量、多样化的数据集，其特点包括复杂性高、维度多、来源广泛等。它可以通过多种技术和工具进行收集、处理和分析，例如分布式存储系统（如Hadoop）、机器学习算法（如聚类分析、深度学习）以及云计算平台（如AWS）。

大数据是由多个应用程序领域支持，按概念结构组织的数据集合，它具有大量的数据、多样化的数据类型和快速的数据流，以及多种多样的特征。

它是一种无法在一定时间内使用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集，因此被称为“大数据”，大数据的技术主要包括数据存储和分析。

大数据的特点包括：

1、大量：数量之大可以超出我们的计算能力。

2、快速：数据的生成速度极快。

3、多样性：数据中包含了各种各样的信息，每一种类型的 数据都是独特的。

4、低价值密度：尽管数据的数量巨大，但其中的价值却相对较低。

5、真实性：大数据中的所有信息都是真实的。

大数据的发展历程大致如下：

早在2004年，Google公司就发表了有关文件系统（GFS）、计算框架（MapReduce）和NoSQL数据库系统（BigTable）的文章，这些文章为大数据的概念和方法奠定了基础，随后，Hadoop的成功开发为大数据带来了巨大的变革，如今，我们已经形成了一个包含实时计算、离线计算、NoSQL存储、数据分析、机器学习等多种内容的大数据生态系统，数据的增长推动了技术的创新和发展，这反过来又进一步推动了业务的需求，业务实践和技术更新是推动大数据发展的关键因素。