如今我們聽到越來越多關于大數據相關的信息，無論是大數據行業的工資薪酬還是大數據的人才缺口數量，它已然成為了是繼云計算、物聯網后的又一全球熱點問題它不斷的受到了社會各界的關注。大數據已經成為一種戰略資源，具有廣闊的應用前景。

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大數據與云計算

為了解決互聯網應用對大規模計算能力、數據存儲能力的迫切需求，因此，云計算的概念順勢而生。

單單從技術層面上來看的話，如果要仔細說大數據和云計算的關系，他們之間就好像是作為一枚硬幣的正反面一樣，緊密聯系。當然，大數據必定是無法使用單臺的計算機來進行處理的。而仔細說來它的特色便是在于針對海量數據進行數據挖掘，與此同時它又必須得依托云計算的分布式處理。

如今，大數據的關注度變得越來越高。大數據分析也開始不自覺地和云計算聯系到了一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

現如今，可以適用于大數據的技術，包括大規模的并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

從大數據與云計算之間相互的影響來看，前者為后者提供了廣闊的應用背景，后者為前者數據管理提供了存儲和計算資源，兩者相互促進，相互依存。

大數據與物聯網

目前，智能交通、智能家居、智能物流、智慧景區等應用開始不斷的興起，物聯網已經日益的發展成為了未來經濟的新增長點。由于互聯網到物聯網這一大幅度的跨越，極大地推動了大數據的發展。

其實，物聯網的發展每層都是與數據的產生或者處理所息息相關的。所以大數據與物聯網的結合一定是機遇與挑戰并存的。

產生數據的平臺已經變得非常多樣化了。從原來最早的只是個人電腦已經開始擴展為傳感器、智能手機、監控錄像等，這種趨勢的不斷發展以及變化也就開始使得感知層需要感知的數據不得不開始日益的呈現出多樣化的變化了。目前在市面上，比較主流的感知技術有這樣幾個，紅外線技術、傳感器技術和藍牙技術等等，但是可以遇見的是跟隨著感知的數據不斷的增加，那么相應的感知技術也必須要不斷的改進以及完善。

大數據與數據空間

大數據本是來自不同的組織，所以它的跨域、分布以及海量的特點會給我們傳統數據庫的管理系統帶來非常巨大的挑戰，目前，管理著世界上最大數據的谷歌、雅虎和微軟等公司，都不使用傳統的數據管理系統，而是另辟蹊徑去尋找可以滿足大數據管理需要的技術。

在綜合考慮數據的模型、組織形式和分類方法基礎上，提出了與數據相關的eorespaee模型和與任務相關的TaskSPace模型，但該系統的不足之處是用戶不能自己定義關聯。

綜上所述，經過種種分析，看起來可能有些晦澀難懂，但是通俗易懂一點就是大數據這個行業將會飛速發展，并且人才缺口會急劇增加。通過對與大數據相關聯的物聯網、云技術等等的相關分析，以物聯網、云計算技術作為數據收集、數據管理手段，用數據空間技術來組織大數據，實現多層次、多粒度的大數據挖掘，是處理大規模數據行之有效的途徑，也符合大數據管理和服務的需求。

經過各大數據的顯示與研究，在我國，從人才招聘的需求來看，細分的IT、通訊的行業招聘中，大約有有10%都是和大數據緊密相關的，并且這個比例還在持續上升中。只要市場存在了巨大的人才缺口，都將會直接導致我們的各個企業開始以高薪聘請大數據人才：

所以，未來，一切皆數據。而只有成為數據工程師，才是真正掌控明天的高級人才!