大数据时代网络的发展历程

简述信息一览：

1、年8月31日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。

2、大数据发展历程上世纪末，是大数据的萌芽期，处于数据挖掘技术阶段。随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一些商业智能工具和知识管理技术开始被应用。2003年-2006年是大数据发展的突破期，社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统、数据库架构开始重新思考。

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3、感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及，物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物：由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强，互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值，所以从这个角度来看，大数据正在充当互联网价值的体现者。

4、分布式计算技术阶段：以Hadoop为代表的开源技术，如MapReduce编程模型和HDFS分布式文件系统，成为处理大数据的关键。这些技术利用云计算和分布式存储的优势，使得大数据处理变得更加高效、灵活和可扩展。总结：大数据的发展经历了从集中存储和处理，到分布处理，再到分布式计算技术的演变。

数据集中存储和处理阶段：在这一阶段，数据库管理系统（DBMS）被广泛应用于大规模数据的存储和处理。特点是数据主要集中存储在特定的系统中，便于管理和维护。数据分布处理阶段：随着数据量的激增，传统的DBMS面临处理能力瓶颈。并行计算技术应运而生，旨在解决大规模数据处理问题。

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大数据的发展历程可以分为以下三个阶段：数据集中存储和处理阶段：这个阶段主要是通过数据库管理系统来解决大规模数据的存储和处理问题。随着企业开始积累越来越多的数据，如何有效地存储和查询这些数据变得至关重要。数据库技术的成熟为数据的集中管理提供了基础，使得数据能够以结构化的形式被高效存储和检索。

大数据的发展历程可以划分为三个阶段：数据收集与存储阶段、数据处理与分析阶段、数据应用与智能化阶段。在数据收集与存储阶段，大数据的起点是海量的数据汇聚。随着互联网、物联网等技术的快速发展，人们能够获取的数据类型和数量迅速增长。

大数据的发展历程三个阶段分别是：数据集中存储和处理阶段、数据分布处理阶段、以Hadoop等为代表的分布式计算技术阶段。在数据集中存储和处理阶段，主要是通过数据库管理系统来解决大规模数据的存储和处理问题。这一阶段的特点是数据被集中在特定的系统中，便于管理和维护。

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。

大数据的发展历程可以概括为以下几个关键阶段：萌芽与概念提出阶段：大数据的概念最早可以追溯到未来学家托夫勒在1980年所著的《第三次浪潮》一书中，其将大数据赞誉为第三次浪潮的华***章。然而，在之后的很长一段时间里，大数据主要停留在概念层面，并未得到实质性的发展。

第一代计算机网络：远程终端连接时代，始于20世纪60年代早期。这一时期的网络特点是主机作为中心节点，控制着分布在各处的终端设备，用户通过本地终端访问远程主机。这种网络仅支持终端与主机之间的通信，不同子网之间无法进行数据交换。第二代计算机网络：局域网时代，始于20世纪60年代中期。

纵观我国互联网发展的历程，我们可以将其划分为以下4个阶段：第一代：远程终端连接，时间：20世纪60年代早期，面向终端的计算机网络：主机是网络的中心和控制者，终端（键盘和显示器）分布在各处并与主机相连，用户通过本地的终端使用远程的主机。只提供终端和主机之间的通信，子网之间无法通信。

网络初级阶段。从20世纪60年代中期开始进行主机互联，多个独立的主计算机通过线路互联构成计算机网络，无网络操作系统，只是通信网。60年代后期，ARPANET网出现，称为第二代计算机网络。

四个阶段是：以单机算计为中心的多终端联机系统：20世纪50~60年代，计算机网络进入到面向终端的阶段，以主机为中心，通过计算机实现与远程终端的数据通信。特点：主机不仅负责数据处理还负责通信处理的工作，终端只负责接收显示数据或者为主机提供数据。

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