信息发展从而衍生各种数据算法，大数据又是如何运用在我们的生活中呢

网络时代大多都是依靠各种数据算法而运行的，也有不少的数据算法是从发展中不断衍生的，大家最为熟悉的就是大数据。人人都处于大数据时代，只要使用网络必然就接触过大数据，因为它实际上就渗透在我们生活的每个角落。随着信息发展从而衍生了各种数据算法，那么大数据又是如何运用在我们的生活中呢？

一、各类商品的及时推荐

大数据应用在我们生活中最突出的表现就是当我们在浏览商品时，总会惊讶的发现前几天想买的东西出现在首页推荐，刚跟朋友吐槽的东西出现在动态首位。各种大数据可谓是无微不至，小到商品推荐，大到各软件的同时推送。商品的推荐大多是通过整合个人几日内的浏览物品，以及搜索关键词进行推荐的，通过整合数据从而精准推送，能够增加消费者的购买率。因为当时消费者正在搜索这类物品，及时的推送就促成了交易。大数据算法不仅是为消费者提供便利，更是令卖家也有了生存之道。

二、手机作为载体获取信息

大数据的算法数据除了根据用户的搜索获取关键词之外，也会以手机作为载体获取界面以外的信息。每个软件在下载的时候，已经默认了软件获取手机的一部分后台权限，比如软件能读取手机的储存信息，录音功能以及拍照功能，各大软件有了这等权限之后，就能在使用者神不知鬼不觉的情况下获取更为有用的信息。

要说各大电商平台的算法是依据消费者的搜索和购买逐渐形成的话，那么其余软件则会通过聆听的方式，建立数据库。人们在聊天，听音乐或者看视频都被其他软件“监控”，因为他们是以手机作为主体去获取信息的，有些软件即便手动关掉了后台，他们还会自启动，所以大数据时代下人们的信息更加透明，尤其对于各软件而言更是如此。

三、数据库的作用

各种数据算法的根本是为了让使用者有更好的体验感，所以它需要建立专属个人的数据库，以此作为基础数据，进行行为想法的分析。当我们开通一个新账号时，所浏览的东西全然不同，没有任何规律，这其实就是大数据在建立数据库的过程。后台根据新用户的停留时间以及浏览习惯，搜索习惯从而形成专属于新用户的界面，如果没有这类数据库的话，大数据算法将无法契合个人。

当我们在使用各种软件的时候，其实就是在被试探，刷视频时长时间停留在某个视频，购物时经常查看某个价格区间的物品，那么下次打开软件时推送的就会依照上一次的使用习惯进行推送。所以大数据时代为人们增添了不少便利，更是成为了大家的及时雨。

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）AzureTables：WindowsAzureTableStorageService为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用>

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

大数据早已成为流行词，但究竟何为大数据，却不是人人都能说清楚的。简而言之，大数据就是需要利用专业的处理工具进行分析，从而有利于做出更科学，更合理决策的信息资产。大数据的应用已深深嵌入到我们的日常生活中，影响着我们生活的方方面面，本文将列举几个方面，一起管中窥豹，让人们对大数据有更直观的认识。

一、购物营销

当我们打开淘宝，京东等购物APP时，总是会发现，这些APP比我们自己还懂自己，能够未卜先知地知道我们最近需要什么。

篮球迷在湖人赢了比赛的时候打开淘宝，会发现詹姆斯的球衣就在首页;

一个怀孕的妈妈，打开京东，发现进口的奶粉已经在召唤她购买;

一个经常听神曲的大妈，广场舞音响的推荐总在眼前。

这就是商家通过手机浏览的数据分析，知道我们近期的需求，之后精准地向我们进行推销。

如今人们网络购物的行为越来越频繁，网络购物的体验也越来越好。而影响网络购物体验的一个最重要的方面就是物流的速度。

双11十多年前就火爆中国，但人们记忆犹新的就是双11买的物品很长时间才能拿到，少则一周，多则半个月，严重影响购物者的体验。而如今双十一的成交量增加了上百倍，但送货的速度却提升了不少。很多物品能保证晚上下单，第二天就送达，即使购买的是新疆的葡萄干，也能在24小时到货。

速度提升的背后，离不开大数据的赋能。物流仓储与购物平台合作，通过分析用户的浏览数据，购物车，下定金情况，预知某一地区的购买量，进行提前备货。当用户付款之后，货物是从离用户100公里内的仓储中心发货，而不是千里之外的新疆发货。

通过大数据中心的调控，物流分拣系统能最科学合理的进行装车。在智慧系统的指引下，快递员也能按照最优的线路进行高效的配送。

二、交通出行

如今百度地图、高德地图已经成了我们出行必不可少的工具。没了地图，很多时候我们将寸步难行。有了地图，即使在九曲回肠的复杂道路中，也可以顺利的抵达我们想去的一个网红美食店。

手机地图能够做到精准的导航和实时的路况预测得益于大数据的分析。

一是地图公司有自己数据采集车，前期采集了海量的数据存储在数据库中。

二是每一个使用地图的用户，都共享了自己的位置，贡献了自己的数据。通过对同一时间段同一路段用户的使用情况进行分享，地图很容易就能得知哪里堵车，哪里畅通，提前告知使用者。

三、政务处理

大数据在助力政府的政务处理方面同样发挥着重要的作用。近年来精准扶贫是各级政府的首要工程，扶贫如何做到精准，考验着政府的执政能力。

精准扶贫首先要做到的就是精准，贫困户是不是真正的贫困户，这在过往是一件很难解决的难题。上级政府只有依靠下级政府的统计上报进行拨款，于是关系户成了贫困户，真正贫困的人却难以得到实质性的帮助。

现如今有了大数据的加持，政府通过建档立卡，通过网络数据分析，对每一个贫困户进行核实。家里老人的就医记录，子女的工资水平，养殖等副业的收入等等都将进行评估，以确保精准扶贫落实到位。

电信诈骗无孔不入，但当电信诈骗遇上大数据，诈骗分子也将插翅难逃。如今利用大数据分析，诈骗短信，诈骗网站很容易被识别拦截。通过分析诈骗分子的“伪基站”地址，登录网址等信息也能很快锁定诈骗分子的藏身之处。

四、信用体系

俗话说民无信不立，国无信不强。可见信用对于个人，对于国家都有非常重要的意义。但如何识别一个人是否有信用，却不是一件容易的事。

在熟人社会里，我们可以通过一个人过往的表现，言行来判断他的信用。但在陌生人社会里，想要判定一个人是否有信用就很难了。这也影响了整个社会的运行，例如信用系统不完善，个人去银行贷款很难，网络购物也难以发展。

但如今有了大数据，这些难题都迎刃而解了。例如支付宝的芝麻积分，就是通过分析用户的学历、存款、购物行为、交友特征、履约历史等等数据来赋予用户对应的分数，表示用户的信用等级，同时将特定的特权开放给对应等级的用户。

现在支付宝、微信等信用数据都已并入央行主导的国民信用体系里，成为国家队。中国也正式建立了自己的信用体系，真正实现了有信用走遍天下都不怕，无信用则寸步难行。

20世纪最重要的资源是石油，谁掌握了石油，谁就统治了世界。21世纪最重要的资产则是数据，谁能在数据这座金矿中挖出黄金，谁就能掌握话语权，造福社会，创造财富。

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