大数据主要面向的数据类型包括结构化数据半结构化数据和非结构化数据结构化数据包括预定义的数据类型格式和结构的数据，如关系数据库中的数据半结构化数据是具有可识别的模式并可以解析的文本数据，XMLHTML 文档就属于半结构化数据非结构化数据没有固定的数据结构，通常用于保存不同类型的文件。

大数据技术包括数据收集数据存取基础架构数据处理统计分析数据挖掘模型预测结果呈现1数据收集在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源管理信息系统Web信息系统物理信息系统科学实验系统2数据存取大数据的。

3物联网技术包括传感器技术嵌入式系统智能家居等方面的技术，大数据技术包括数据采集数据存储数据分析等方面的技术，虚拟现实技术包括虚拟现实设备虚拟现实应用等方面的技术。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集数据预处理分布式存储NoSQL数据库数据仓库机器学习并行计算可视化等各种技术范畴和不同的技术层面大数据是一种规模大到在获取存储管理分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模快速的数据流转。

大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然。

中数据的数据量在100GB到1TB之间，大数据的分布式存储在多台机器中，包括1TB到多个PB的数据如果您在分布式数据环境中工作，在短时间内处理数据，则需要分布式处理并行处理在分布式数据中脱颖而出，Hadoop是分布式并行处理领域广为人知的例子Hadoop包含大型分布式文件系统，支持分布式并行查询。

1 大数据涵盖了结构化半结构化和非结构化数据，其中非结构化数据的比重日益增加，成为数据的重要组成部分2 大数据指的是那些超出常规软件工具处理能力，需要在特定时间范围内进行捕捉管理和分析的数据集合这些数据集具有庞大的规模高速的增长率和多样的格式，通过新的处理模式可以挖掘出更深层次。

1 大数据技术包含广泛范畴，涉及数据采集预处理分布式存储NoSQL数据库数据仓库机器学习并行计算和可视化等多个层面2 大数据指的是超出传统数据库工具处理能力的巨量数据集合，具备庞大的数据规模高速的数据流转多样的数据类型和低价值密度等特征3 大数据可以被视作体量巨大数据类别。