以前谈及大数据，总会第一想到的是Hadoop，分布式，然后没了。而真正接触大数据的时候，发现这是一个很大的体系，大数据只是个概念，而真正的核心在于数据的操作上，从数据的收集，处理，存储，计算上来发现数据中潜藏的价值。
大数据，机器学习，深度学习，人工智能，这几个比较火热的话题，其实中间存在着千丝万缕的联系。机器学习，深度学习，都是服务于机器智能化，为人工智能提供了可能，同时也为发现数据的潜在价值提供了思路。
- 个人理解的粗略的大数据处理流程：
在我看来大数据的整个处理过程所为的目标不过是提供解决方案，当然，又到了先有鸡还是先有蛋的问题，有问题才有解决方案。大数据的终极目标是挖掘数据的潜在价值，所以说目前的大数据处理大部分还是在解决问题的层面上，真正没有根源的去从数据的各个维度去挖掘他的关系，发掘具有独特价值的部分，并没有成为当下大数据发展的主流。
- 数据收集系统：
- 平台化积累数据：
- 海量数据积累需要一个循序渐进的过程，没有一个好的平台是不可能完成，像国内的型电商平台（淘宝，京东。。）拥有海量的用户消费数据。腾讯平台拥有海量的用户娱乐数据。百度则拥有用户的搜索数据。链家网则拥有用户的购房数据。。。
- 大规模数据抓取：
- 没有平台化的数据积累，只有选择网络爬虫构建数据抓取系统，从互联网上抓取所需要的数据
- 平台化积累数据：
- 数据存储系统：
- 结构化数据库：oracle,mysql,sqlserver,等传统的结构化数据库
- 分布式数据库：
Redis: in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
Mongodb: Document Store,分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
HBase: Column Table Store,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
- 文件系统：可以将数据存储在磁盘文件上
- 数据分析系统：数据的分析也是大数据的核心，
- 数据预处理
- 数据建模
- 数据计算
- 数据分析
针对不同的问题，建立所需的模型，模型的好坏直接决定着解决方案的效果。建模的过程说白了就是设计算法的过程，当然不同于以往的算法设计，更多的是运用到机器学习的算法结合实际问题所设计的算法方案。