一、什么是大数据？

在现代信息时代，随着互联网技术的飞速发展，人们每天都产生海量的数据。这些数据包括但不限于社交媒体更新、搜索引擎查询、银行交易记录等。这些数字化信息如果不能被有效地收集、存储和分析，就会成为沉重的负担。因此，大数据这一概念诞生了，它指的是极为庞大的结构化或非结构化数据集合。

二、大数据一般是学的什么

学习大数据通常涉及以下几个方面：

**基础知识：**了解计算机科学和数学基础，如算法理论、数据库系统设计等。

**工具技能：**掌握各种大数据处理工具，如Hadoop框架下的MapReduce编程、高性能计算（HPC）环境中的分布式计算技术等。

**专业知识：**深入研究统计学、机器学习和人工智能领域，以便更好地理解如何从大量复杂性质的原始资料中提取有价值的洞察。

**实践操作：**通过实际案例练习来熟悉各类软件工具并提高个人工作效率。

大规模存储解决方案

为了应对大量而且不断增长的大型数据库，需要高效可靠的大规模存储解决方案。例如，使用基于硬盘驱动器（HDD）的文件系统或者更先进的一些固态硬盘（SSD）阵列。在选择时考虑到成本效益以及读写速度需求。

分布式计算平台

随着传统单机处理能力限制，大规模分析任务转向分布式环境下执行。这就需要一种能够将任务分解成小块，并能并行执行在多个节点上的框架。大名鼎鼎如Apache Hadoop就是这种类型的一个典型代表，它提供了一个可以运行于廉价物理硬件上面的开源实现，即MapReduce程序模型。

数据流处理与批处理

当我们谈论“big data”，常常会遇到两种不同的工作方式，一种是批量处理，而另一种则是在实时流中进行事件级别处理。在批量处理中，我们往往面临的是离线分析过程，比如月末总结销售额；而在实时流中，我们可能需要持续监控网站流量以检测异常行为或快速响应用户请求。此外，还有其他一些混合模式，比如近乎实时的大窗口聚合，这样既能保持一定程度的心智延迟，又能捕捉到关键趋势变化。

重要性及其应用场景

商业智能

企业利用大数值技术来提升决策质量，从而优化资源配置和风险管理。这包括市场营销活动评估、新产品开发预测，以及客户关系管理(CRM)系统中的个性化推荐功能。

医疗保健

医疗保健行业正逐渐采用这项技术以改善患者护理水平。一旦病历电子记录(EHRs)得以整合，便可以发现疾病模式，为早期诊断提供依据，并帮助制定个性化治疗计划。此外，对药物反应进行深入研究也受益于该领域，因为它允许根据不同群体成员的情报进行精确调配药物剂量甚至治疗方案本身。

环境监测

地球上的气候变化是一个全球性的挑战，对此来说我们必须收集大量关于温度变动、水循环模式改变以及污染物排放情况的小部件，然后用它们来构建全局图像，从而指导政策制定者采取行动保护地球未来福祉。

安全情报

安全机构利用这个概念追踪恐怖主义活动资金来源跟踪犯罪网络，同时还用于网络防御，在恶意软件攻击发生后迅速识别出问题所在并采取相应措施保护其资产免遭损失。如果不是因为这个能力，他们很难跟上快速变化的地球威胁形态，也无法做出针对性的反击措施。

结语：

通过以上内容，我们可以看出，大数值已经渗透到了我们的生活各个方面，无论是在商业运作还是日常生活，都离不开这项科技支持。但要真正发挥其潜力，还需不断加强相关技能培训，以适应未来的挑战。