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　    通常意義上講，大數據(Big Data)包括海量交易數據（結構化數據）和海量交互數據集（非結構化數據）在內的所有數據集，其規模（PB級別）或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。

　　傳統的企業用戶的海量數據分析處理系統目前絕大多數都采用高性能主機+高端存儲的Shared-Everything架構，隨著數據來源的極大豐富和數據量的急劇增加，傳統的系統架構已顯露出技術瓶頸和成本性價比的問題，簡而言之，不僅實現成本高昂且更關鍵在于無法解決客戶所關心的問題。而與此同時，互聯網公司等新興行業普遍采用的分布式Shared-Nothing大數據處理架構已經證明了大數據分析處理行業可以有著完全不同的演進方向。

　　通常意義上講，大數據（Big Data）包括海量交易數據（結構化數據）和海量交互數據集（非結構化數據）在內的所有數據集，其規模（PB級別）或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。

    傳統的企業用戶的海量數據分析處理系統目前絕大多數都采用高性能主機+高端存儲的Shared-Everything架構，隨著數據來源的極大豐富和數據量的急劇增加，傳統的系統架構已顯露出技術瓶頸和成本性價比的問題，簡而言之，不僅實現成本高昂且更關鍵在于無法解決客戶所關心的問題。而與此同時，互聯網公司等新興行業普遍采用的分布式Shared-Nothing大數據處理架構已經證明了大數據分析處理行業可以有著完全不同的演進方向。