今天小編走在街上，一會兒的功夫收到好幾張傳單廣告：“健身房游泳館了解一下，我們的私教可以為您量身定制，根據大數據分析為您挑選最適合您的健身計劃”。

“對不起，沒錢”。

說完這句萬能通用的應答傳單口令之后，小編愉快的回到了家中。看著窗外的星光，想到了自己寥寥的工資。突然一個激靈想到，為什么現在到處都是大數據大數據，大數據到底是個什么東西啊。

小編順勢拿起了手機在某直聘上搜了一下關鍵詞“大數據”，我勒個親娘了，這個東西為什么這么高工資啊！！

于是小編痛定思痛，開始了解，大數據到底是個啥。這時小編的腦子里全是走上人生巔峰，迎娶白富美的劇情。

接下來就是小編給大家總結的大數據。

可以說，大數據跟在廚房做菜是一樣一樣的。我現在給大家講一個故事，來解釋這一切。

有一天，小明的爸爸吩咐小明說，家里馬上要來客人，讓小明準備兩道拿手菜。小明得到了這個通知后開始著手籌劃，他將做菜這個任務分解為買菜、洗菜摘菜、制定菜單、炒菜。起初是他一個人做這些所有的事情。

終于飯菜都做好了，并且得到了客人滿意的答復，小明的廚藝也日益精湛。后來小明家逐漸開起了餐館，他們換了更大的廚房，起了很多個爐灶一起炒菜，很多個水池一起擇菜洗菜，雇了一些員工共同承擔這些工作。

他們能承擔的酒席也由最開始的一桌菜，到現在可以承擔10桌客人的用菜。小明還說，就算之后來再多的客人，我也可以再承包一個廚房，也能夠接待的過來。最后小明家餐館的生意也越來越紅火了。

看到這，想要取關的同學們趕緊回來，干貨時間來了。

上面這個故事咋一看像小學生作文在記流水賬，但實際上這個故事已經說明白了大數據所處理的大部分的問題。咱們一起來看看。

首先小明的爸爸吩咐小明說，家里要來客人，需要做幾道拿手菜。這個過程是大數據開發過程的需求立項階段，大多數的產品開發都是根據需求來細化開發過程。

現在已經有了需求了，小明將需求進行了分解和細化，提出了完成這幾道拿手菜需要進行幾個步驟，買菜、洗菜摘菜、制定菜單、炒菜這幾個環節。這幾個步驟在大數據開發流程中可以稱為：數據采集、數據清洗、數據分析/數據建模、數據加工/數據應用。

數據采集顧名思義，跟炒菜一樣，巧婦難為無米之炊，需要做幾道好菜，首先得有原材料。那么數據采集就是買菜的過程。

數據清洗同樣對應著洗菜摘菜，也就是把一些臟了的數據剔除。

數據分析/數據建模可以看成是制定菜單的環節，模型就等于是一個菜單，菜單上有每道菜的做法，我們將洗好的菜按照菜單上的做法就可以做出好吃的菜啦。模型可以看成是每道菜的做法，它讓數據能真正變得有實際利用的價值，它能真正的去挖掘數據中更深層的意義。

最后炒菜過程實際就是數據的加工和應用了，最終通過模型得出來的數據，我們可以在很多地方應用，比如用來做個性化推薦、用來通過數據可視化制作數據分析圖表、使用數據模型來預測事件等等。

大數據開發流程已經說明白了，有同學可能會問，你這些開發流程我可以在很多很小的場景使用也是一樣，為什么偏偏要強調是大數據開發呢？這位同學別急，等我慢慢來說完這整個故事。

咱接著說故事，制定完這些計劃，最開始都是小明一個人完成，也完成的比較好。這種場景也就對應我們最開始使用單機進行數據開發的情形，通過這種開發流程確實也可以應對大多數的問題，但后來問題就來了。

小明家后來開了餐館，由于生意太好，他發現靠他的雙手無法做這么多菜來接待大量的客人，所以他重新裝修了廚房，洗菜的水池擴充、爐灶擴充、買菜炒菜的人手同樣雇了很多人。

這也對應著數據開發的場景，一開始數據量不大時，用單機進行處理可以從容應對，當用戶量增加，數據量增加后，單機數據處理的瓶頸也來了，這么多數據采集不過來、清洗不過來、分析不過來。

所以大數據技術應運而生，大數據技術的核心說白了就是可以處理大量的數據，而一般的做法就是將大數據“廚房”中的設備增加，比如水池、爐灶、增加人手等。

這些情況對應著大數據的分布式技術，大數據通常是以分布式集群的形式存在，既然單機處理大數據有瓶頸，那我就多叫幾個兄弟一起來處理，你來10倍數據，我就多叫10倍的兄弟。所以理論上，不管你的數據有多大，只要我的兄弟足夠多，我都能夠處理得了。