大数据技术学习路线指南：[3]大数据的内幕

接着前两篇对大数据的介绍之后，本篇从实际操作的角度分享大数据内部关键的运作机制，这是在真正开始学习大数据之前对大数据的一个概览。为的是让我们成为大数据的主人。

2、收集数据：大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。

4、硬件： 这是大家都很熟悉的概念，和大数据相关的是虚拟化。主要包括存储虚拟化，计算虚拟化。因此又说虚拟化存储和云计算是大数据的“左膀右臂”！！大数据还需要支持多种类型的数据库，因此一个支持扩展的数据仓库是大数据中的基础。

6、机器学习与人类判断： “一拳难敌众手”，面对似乎处理不完的海量数据，需要机器来帮助我们一起处理。机器学习指的是不断从大数据器皆阄诟分析中吸收特征数据，成为我们用来分析数据的关键参考指标！当然很多时候机器学习有可能会被误导，因此需要人类来判断机器学习的结果是否符合预期，以及进一步完善机器学习的结果！！

8、最后请你再次阅读这个系列的上一篇文章，对比大数据与OODA之间的异同点，并且在图纸上画出你对大数据的理解！