论述大数据近十年在我国的发展历程

xiaofei
大数据发展
2025-05-23 16:50:15
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接下来为大家讲解大数据在国内十年的发展，以及论述大数据近十年在我国的发展历程涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据的产生与发展现状研究
2、大数据未来的发展前景怎么样
3、揭秘腾讯大数据十年发展历程,从关系型数据库到分布式机器学习
4、请分析大数据未来的发展趋势

大数据的产生与发展现状研究

1、目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

2、大数据对经济、社会治理和***服务产生了深远影响。市场发展概况：全球范围：据赛迪CCID数据，全球大数据市场在2019年至2021年间持续增长，预计到2024年将达到2，882亿美元。美国作为行业巨头占据主导地位，而中国作为全球第二大经济体，增长迅速，已成为全球大数据市场的重要力量。

（图片来源网络，侵删）

3、近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

4、大数据的产生与商业机会大数据的产生物理世界的信息大量数字化：例如，好大夫网将医生的信息、门诊的信息等数字化。此外，***监控探头也将图像数字化。社交网络的产生：在雅虎时代，用户主要进行读操作。然而，进入Web 0时代，用户数量大量增加，用户开始主动提交自己的行为。

5、大数据产生的原因是多方面的。社会快速发展随着社会的快速发展，各行各业产生的数据量急剧增加。人们在日常生活、工作、学习中产生的各种信息，如购物记录、社交互动、企业运营数据等，都是大数据产生的重要来源。

（图片来源网络，侵删）

大数据未来的发展前景怎么样

1、大数据专业未来的就业前景非常广阔。行业需求持续增长：随着技术的不断进步，数据已成为各行各业决策的重要依据。无论是金融、医疗、教育还是***机构，都在积极利用大数据来优化决策过程，因此大数据领域的需求将会持续增长。

2、尽管大数据专业的就业前景看似光明，但从业者仍需面对一些挑战。随着大数据技术的不断演进，人工智能和机器学习等技术正在发挥越来越重要的作用。因此，大数据专业人才需要不断学习新的技能和工具，以适应不断变化的行业需求。

3、大数据的未来发展前景是值得肯定的，现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域，但是从目前招聘数据来看，大数据人才还是不能满足市场的需求，因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。

揭秘腾讯大数据十年发展历程,从关系型数据库到分布式机器学习

而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

大数据的发展历程可分为三个阶段：萌芽阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。在萌芽阶段，大数据的概念开始被提出并受到关注。这一时期，随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈现爆炸性增长，传统的数据处理方法已无法满足需求。人们开始意识到大数据的潜在价值，并探索新的数据处理和分析技术。

这一时期，Google发表了三篇重要论文，介绍了分布式文件系统、MapReduce计算模型和BigTable分布式数据库，这些技术为后来Hadoop等大数据处理框架的诞生奠定了基础。Hadoop项目于2005年诞生，它使得用户能够在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，从而以可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

大数据的发展历程可以概括为以下几个阶段：数据积累阶段：20世纪90年代，随着互联网和电子商务的兴起，数据量开始迅速增长。技术发展阶段：进入21世纪，特别是Hadoop等分布式存储和计算技术的出现，使得处理大数据成为可能。近年来，人工智能和机器学习技术又为大数据处理提供了新的方法和工具。

从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具（End-User Query， Reporting， and Analysis Tools）、人工智能软件平台（AI Software Platforms）以及关系型数据仓库（Relational Data Warehouses），并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

大数据基础阶段：Linux：学习Linux操作系统的基础命令和文件管理。Docker、KVM：掌握容器化和虚拟化技术。MySQL基础、Oracle基础：学习关系型数据库的基础知识和操作。MongoDB、Redis：了解NoSQL数据库和内存数据库的使用。大数据存储阶段：HBase：学习分布式、可扩展的大数据存储系统。