如今我們聽到越來越多關於大資料相關的資訊，無論是大資料行業的工資薪酬還是大資料的人才缺口數量，它已然成為了是繼雲計算、物聯網後的又一全球熱點問題它不斷的受到了社會各界的關注。大資料已經成為一種戰略資源，具有廣闊的應用前景。
為了解決網際網路應用對大規模計算能力、資料儲存能力的迫切需求，因此，雲計算的概念順勢而生。
單單從技術層面上來看的話，如果要仔細說大資料和雲計算的關係，他們之間就好像是作為一枚硬幣的正反面一樣，緊密聯絡。當然，大資料必定是無法使用單台的計算機來進行處理的。而仔細說來它的特色便是在於針對海量資料進行資料探勘，與此同時它又必須得依託雲計算的分布式處理。
如今，大資料的關注度變得越來越高。大資料分析也開始不自覺地和雲計算聯絡到了一起，因為實時的大型資料集分析需要像mapreduce一樣的框架來向數
十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
現如今，可以適用於大資料的技術，包括大規模的並行處理資料庫、資料探勘、分布式檔案系統、分布式資料可、雲計算平台、網際網路和可擴充套件的儲存系統。
從大資料與雲計算之間相互的影響來看，前者為後者提供了廣闊的應用背景，後者為前者資料管理提供了儲存和計算資源，兩者相互促進，相互依存。
目前，智慧型交通、智慧型家居、智慧型物流、智慧型景區等應用開始不斷的興起，物聯網已經日益的發展成為了未來經濟的新增長點。由於網際網路到物聯網這一大幅度的跨越，極大地推動了大資料的發展。
其實，物聯網的發展每層都是與資料的產生或者處理所息息相關的。所以大資料與物聯網的結合一定是機遇與挑戰並存的。
產生資料的平台已經變得非常多樣化了。從原來最早的只是個人電腦已經開始擴充套件為感測器、智慧型手機、監控錄影等，這種趨勢的不斷發展以及變化也就開始使得感知層需要感知的資料不得不開始日益的呈現出多樣化的變化了。目前在市面上，比較主流的感知技術有這樣幾個，紅外線技術、感測器技術和藍芽技術等等，但是可以遇見的是跟隨著感知的資料不斷的增加，那麼相應的感知技術也必須要不斷的改進以及完善。
通訊網和網際網路等異構網的基礎之上，還沒有統一完善的標準體系。
大資料本是來自不同的組織，所以它的跨域、分布以及海量的特點會給我們傳統資料庫的管理系統帶來非常巨大的挑戰，目前，管理著世界上最大資料的谷歌、雅虎和微軟等公司，都不使用傳統的資料管理系統，而是另闢蹊徑去尋找可以滿足大資料管理需要的技術。
在綜合考慮資料的模型、組織形式和分類方法基礎上，提出了與資料相關的eorespaee模型和與任務相關的taskspace模型，但該系統的不足之處是使用者不能自己定義關聯。
綜上所述，經過種種分析，看起來可能有些晦澀難懂，但是通俗易懂一點就是大資料這個行業將會飛速發展，並且人才缺口會急劇增加。通過對與大資料相關聯的物聯網、雲技術等等的相關分析，以物聯網、雲計算技術作為資料收集、資料管理手段，用資料空間技術來組織大資料，實現多層次、多粒度的大資料探勘，是處理大規模資料行之有效的途徑，也符合大資料管理和服務的需求。
經過各大資料的顯示與研究，在我國，從人才招聘的需求來看，細分的it、通訊的行業招聘中，大約有有10%都是和大資料緊密相關的，並且這個比例還在持續上公升中。只要市場存在了巨大的人才缺口，都將會直接導致我們的各個企業開始以高薪聘請大資料人才：
所以，未來，一切皆資料。而只有成為資料工程師，才是真正掌控明天的高階人才！
100萬的大資料人才缺口，誰來解決？
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