导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关多少内存属于大数据的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
什么是大数据？它有哪四个基本特征
简言之，大数据是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。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。
大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
大数据的5V特性：
U盘中存储的数据属于大数据吗
属于。
1、U盘内存大，要储存海量数据，U盘必不可少。
2、U盘中储存的大数据会非常重要，也体现出了U盘的安全性高。
笔记本内存容量 我需要多大
内存一般1G,2G(主流内存条是一条2G，接两条。就是4G。学生使用的话，推荐XP 2G，WIN7 4G，这样运行电脑一般不会觉得吃力。 及格配置的话XP 1G,WIN7 2G.你要是玩大型游戏的话8G会好很多) 硬盘160G,250G
内存是电脑中的主要部件,它是相对于外存（比如硬盘）而言的.我们平常使用的程序,一般都是安装在硬盘等外存上的,必须把它们调入内存中运行,通常我们把要永久保存的,大量的数据存储在外存上,而把一些临时的或少量的数据和程序放在内存上.
1.什么是硬盘容量？
硬盘容量就是指主机箱内硬盘可存储的数据量，大小主要取决于其本身，和内存等其他设备无关
2.什么是内存？
cpu即中央处理器，计算机工作时处理的数据大部分应该是储存在硬盘中的数据，但是现在的硬盘容量太大（现在已达到几十甚至几百GB），cpu查找和运行起来都不方便，由此产生了内存，即插在主板上的内存条，其原理是：先把cpu将要处理的数据转移到内存中，然后cpu来处理内存中的数据，因为内存容量较小，所以处理器起来方便快速，这就是为什么内存要比硬盘小得多的原因
内存的大小主要也是取决于内存条可存储的数据量，但不是越大越好
3.可用内存
内存既然是存储cpu处理的数据的地方，当然是要消耗其容量的，当一些数据存储在内存正被cpu处理时，剩下的一部分未被占用的内存空间就是可用内存
4.虚拟内存
有的程序较大，内存的容量可能会不够存储，这就需要开辟另一块空间来辅助内存存储数据，所以一部分硬盘空间就承担了这一任务。虚拟内存就是在硬盘上的一块指定空间，帮助内存存储cpu将要处理的数据。
虚拟内存是可以手动调节的，即划分硬盘空间到虚拟内存。
5.增加内存和增加硬盘容量都是要购买硬件的，即购买内存条增加内存，购买硬盘增加硬盘容量笔记本都有增加内存擦口的很好加
望采纳
大数据存储需要具备什么？
大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，USP的存储容量大得有些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有PB级的数据量，一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了EB级。由于许多家庭都保存了TB级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。有容乃大由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于PB级时代，而EB级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为IT系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级（比如从PB级到EB级）的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将HUS的容量扩展到近3PB，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过HDSVSP的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25EB容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢？不断生长的大数据与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到TB级，现在则需要扩展到PB级，而未来将扩展到EB级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于Unix和Linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。HNAS和HCP使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到PB级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于VSP或HUS之上的HNAS和HCP网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite带来的好处。HNAS和HCP为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。HDS的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加VSP、HUS数据池、HNAS文件系统、HCP的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。HDS可以实现VSP和HUS的冗余配置，并能为HNAS和HCP节点提供相同的弹性。
什么是大数据
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
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