本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关多少PB以上可以算作大数据以及数据 pb 大小的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、各位亲，大数据是个什么概念？2、大数据的数量级是几字节3、多大的数据，才能称为大数据呢？4、100pb是大数据吗5、请问什么算是大数据表，有什么数据衡量指标（比如：百万级）？6、大数据的四大特点分别是什么?各位亲，大数据是个什么概念？
大数据 ， 就是PB级别以上的数据 ，
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
这个是换算的， 数据 达到 PB级别以后 ， 就变得不好处理， 所以 现在 研究这方面的很多，
淘宝 每年产生的数据 至少是PB以上的。
大数据 的处理对未来有很重要 的地位 。
大数据的数量级是几字节
大数据的数量级有 MB (兆字节)，GB(吉字节)，TB，PB，EB，它们之间的进率都是1024，即2^10。所以大数据的数量级多以TB或PB为单位，GB量级偏小。
普通个人电脑所能存储的数据，一般是几百个GB到几个TB的级别。例如，常见的固态硬盘，512GB就已经比较大了；常见的机械硬盘，可达1TB/2TB/4TB的容量。
而大数据是PB/EB级别。其实就是在TB的基础上每一级接着乘以1024。
PB（Peta Byte）— 皮字节，也就是1024TB
EB（Exa Byte）— 艾字节，也就是1024PB
ZB（Zetta Byte）— 泽字节，也就是1024EB
YB（Yotta Byte）— 尧字节，也就是1024ZB
上述的这些大的单位在日常生活中几乎接触不到，而且常人也已经无法直观地感受到这些单位能大到什么让人吃惊的程度。
多大的数据，才能称为大数据呢？
多大容量的数据才算大数据，其实并没有定论，所谓的大数据的规模压根没有具体的标准，而仅仅规模大也不能算做是大数据。但另一方面，我们需要注意的是，目前的数据确实在不断的变大，据国际公司IBM研究，截止到2020年，全世界的数据规模将达到今天数据量的几十倍，而今天的数据也早已只能用ZB这样庞大的计算单位来进行统计了。
那么，既然大数据并不是用大容量来衡量的，那究竟什么是大数据呢？
这就不得不引用之前提到的IBM公司了，他们自己对于大数据有一套著名的5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。
1.Volume（大量）
刚才也说道，大数据并不是用大容量来衡量的，但大数据一定代表着这个数据具有一定的量级了，以至于在一台机器上并不能处理，必须借助分布式运算的方式来进行操作。
2. Velocity（高速）
ZB级别的数据带来的并不仅仅是数据储存方面的问题，更代表着数据处理的速度必须到达一定的界值，不然我们很难有秒级的千人千面的广告推送。
3. Variety（多样性）
当下如此爆发性增长的数据其实更多的是非结构化数据，而这种数据是与我们传统印象中Excel储存的二维表是不同的。非结构化数据更多的是以声音、图像、地理位置、视频等形式存在。而这样的数据，则代表着更高的数据处理要求。
4. Value（价值）
大数据就是高价值的代名词么？并不是，反而大数据代表着价值密度更低的数据。用一个成语来形容如今的数据分析或者数据挖掘，那就是大浪淘金。而究竟如何在一个大数据中提取有价值的信息呢，不得不说，这是一个机遇也是一个挑战。
5. Veracity（真实性）
大数据就一定真实么？并没有。为什么这么说呢，想象一下当下泛滥的作弊流量吧，你还敢确保你的用户数据并没有虚假的吗？所以，大数据也是可以造假的，我们一定要有一双智慧的眼睛却辨别大数据的好坏。
100pb是大数据吗
100pb是大数据。
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
请问什么算是大数据表，有什么数据衡量指标（比如：百万级）？
大数据，现在说的大数据已经是PB级的了，最少也得上个百T吧
据说对于大数据的表创建索引可能会引起整个数据库的性能降低：
这个不能这么说，看具体使用的
在大批量插入的时候有索引肯定会降低速度，但在更新和删除操作的时候也可能会加快速度的，这个没有绝对的，看具体的使用情况了
大数据的四大特点分别是什么?
一、大量
大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满意很多人的需求，然而跟着时刻的推移，存储单位从曩昔的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只要数据体量达到了PB级别以上，才干被称为大数据。跟着信息技能的高速发展，数据开端爆发性增长。交际网络、移动网络、各种智能东西等，都成为数据的来历。
二、高速
便是经过算法对数据的逻辑处理速度十分快，1秒规律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技能有着本质的不同。而且这些数据是需要及时处理的，由于花费很多本钱去存储效果较小的历史数据是十分不划算的。
三、多样
如果只要单一的数据，那么这些数据就没有了价值。广泛的数据来历，决议了大数据方式的多样性。任何方式的数据都可以产生效果，目前使用最广泛的便是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今天头条等，这些平台都会经过对用户的日志数据进行剖析，然后进一步推荐用户喜欢的东西。
四、价值
这也是大数据的核心特征。实际国际所产生的数据中，有价值的数据所占份额很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时分，那么它天然就有了商业价值，比方经过剖析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万患者的数据，根据这些数据进行剖析就能猜测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
关于大数据的四大特点分别是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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