多大规模的数据才值得用大数据的方式来处理？
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麦肯锡对于“大数据”的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大的超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有4V特征，即Volumn（海量的规模）、Velocity（快速的流转）、Variety（多样的类型）和Value（低密度的价值）。“大”指的是数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。
我们应该怎么去理解这句话呢，首先，我们知道，在大数据出现之前，我们对数据的日常处理分析常常使用的是诸如sqlsever/oracle/mysql等传统关系数据库，处理T级别的数据量已经是这些数据库的极限，面对PB/EB/ZB级的数据量那就更无能为力了。那是不是以前就没有这么大的数据量呢，也不是，早在20世纪80年代，未来学家 阿尔文托夫勒 就将大数据称作“第三次浪潮的华彩乐章”，只不过当时由于数据处理能力有限，所以大数据一直没有被提起来，直到2005年，Hadoop项目诞生，从技术层面上搭建了一个使对结构化和复杂数据快速、可靠分析变为现实的平台。从这个时候开始，“大数据”才逐步成为互联网信息技术行业的高频词汇，为人们所熟知。从这个上，我们可以看出，技术的发展不仅在改变人们的生活，其本身也在推进着更高级的技术的诞生。话说回来，“大数据”是不是只是一种规模大的数据集合就够了呢，显然不是的，还必须具备4V的特征。先说说海量的数据规模，前面说到处理PB/EB/ZB级的数据量，正是大数据优势所在，处理数据量的PB化，以前是不可能的事情，但在大数据时代，将会是一个常态，这是一个什么概念呢，一部高清电影约4g,一个PB=1024*1024g，大数据瞬时处理1PB的数据量，就相当于瞬时处理26万部的高清电影的量。其次，说到“快速的数据流传”，怎么说呢，所有数据都有时效的，商业业务决策也是有时效的，如果不快速处理，得到结果来，那么就很可能会失去商机，所以，我们也在一直强调利用大数据做实时分析。再次，“多样的数据类型”又是什么呢，在大数据走进大众之前，传统的数据处理工具，往往处理的是标准的结构化的数据，也就是存在于我们的数据库表格中的数据。针对非结构化的数据，比如文本、语音、视频、图像等等，这是大数据要经常面对的事情。最后，“价值密度低”，这个概念有点抽象，怎么去理解呢，大数据是一个海量的数据，在大海中捞针，这针就是我们的宝藏。但我们把这个针经过一系列的分析处理确定是在某一平方米的水域，那么这个密度就会高很多了，在这一块区域去捞针就容易获得成功多了。
另一个对于“大数据”的说法是：当现有的技术不能再管理你的数据或者提升数据质量的时候，你就得打开“大数据”的大门。你的数据越来越多，普通的存储器不能再存储这些数据了，因为它处理速度低下、搜索或分析时间太长、服务器运转不过来、新数据来源太快以至于不能及时处理，等等。所以，当你涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯的时候，你就需要换个方法来处理数据——“大数据”的应用。
引入一些“大数据”产品，例如Spark或者Hadoop，寻找新的方式来处理ETL（数据仓库技术）流程、更复杂的负载平衡、更灵活的搜索工具。
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在对数据的分析处理过程中，数据的安全重要性不言而喻。猛犸平台底层使用Kerberos认证，实现了数据的安全性和隔离性。除了认证系统，利用Ranger实现了细粒度的权限控制，保证了各个租户只能查看授权访问的表、库和字段。不仅如此，平台还提供审计功能，通过对用户平台行为进行记录、分析和汇报，用来帮助对事故追根溯源，提高了平台的安全性。点击可免费试用
