1.大數(shù)據(jù)指的是那些超出常規(guī)軟件工具處理能力范圍的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)集海量、增長迅速且形式多樣。它們需要創(chuàng)新的處理模式，以便在決策支持、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化方面發(fā)揮更大的作用。

2.數(shù)據(jù)的記錄方式多種多樣，無論是使用導(dǎo)航軟件記錄的行蹤，還是通過手機(jī)點(diǎn)餐和支付系統(tǒng)留下的消費(fèi)信息，所有的數(shù)據(jù)最終都以機(jī)器代碼的形式存儲在服務(wù)器上，以供后續(xù)的分析和查詢使用。

3.大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略價(jià)值并不僅僅在于掌握大量的數(shù)據(jù)信息，而是在于對這些含有重要意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化的處理。換句話說，如果大數(shù)據(jù)是一種產(chǎn)業(yè)，那么這個(gè)產(chǎn)業(yè)盈利的核心在于提升對數(shù)據(jù)的“加工能力”，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

4.從技術(shù)角度來說，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系密切，就像一枚硬幣的正反面一樣不可分割。由于大數(shù)據(jù)的處理超出了單臺計(jì)算機(jī)的能力，它必須依賴于分布式架構(gòu)。大數(shù)據(jù)的獨(dú)特之處在于它能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但這必須建立在云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)之上。

1.開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。

開源生態(tài)圈活躍，并免費(fèi)，但Hadoop對技術(shù)要求高，實(shí)時(shí)性稍差。

2.商用大數(shù)據(jù)分析工具

一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫（費(fèi)用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

數(shù)據(jù)倉庫（費(fèi)用較高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

數(shù)據(jù)集市（費(fèi)用一般）

QlikView、 Tableau、國內(nèi)永洪科技Yonghong Data Mart等等。

前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau、國內(nèi)永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

【答案】：A

【解析】：此題考查對大數(shù)據(jù)概念的理解。大數(shù)據(jù)指的是那些超出常規(guī)軟件工具處理能力范圍的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)集合在一定時(shí)間范圍內(nèi)無法被有效捕捉、管理和處理。大數(shù)據(jù)的處理需要新的模式，以期獲得更強(qiáng)的決策支持、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)的主要特征包括數(shù)據(jù)規(guī)模巨大、數(shù)據(jù)增長速度快、數(shù)據(jù)類型繁多以及數(shù)據(jù)的價(jià)值密度相對較低。在這些特征中，“數(shù)據(jù)規(guī)模大”是最為顯著的特點(diǎn)，這也是大數(shù)據(jù)名稱的由來。因此，正確答案為A。

大數(shù)據(jù)處理軟件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理軟件Storm等。

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，主要用于處理和分析大數(shù)據(jù)。它能夠利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲，用戶可以在不了解底層細(xì)節(jié)的情況下處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。其核心組件包括分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce編程模型，可以用于數(shù)據(jù)存儲、查詢和處理等多種大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。Hadoop在數(shù)據(jù)安全性、高可靠性及高擴(kuò)展性方面具有顯著優(yōu)勢。

2. Apache Spark

Apache Spark是一個(gè)通用的計(jì)算引擎，專門用于大數(shù)據(jù)分析處理。相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark提供了更為快速的數(shù)據(jù)處理能力，尤其是在內(nèi)存計(jì)算方面表現(xiàn)卓越。它支持多種編程語言和庫，允許開發(fā)者在集群上執(zhí)行復(fù)雜的分析計(jì)算任務(wù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理等。由于其快速迭代能力和靈活的編程模型，Spark得到了廣泛的應(yīng)用。

3.大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理軟件Storm

Storm是一個(gè)開源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，主要用于處理大數(shù)據(jù)流。它能夠可靠地對數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的監(jiān)控、轉(zhuǎn)換和響應(yīng)等任務(wù)。Storm適用于那些需要在數(shù)據(jù)流產(chǎn)生的同時(shí)立即進(jìn)行分析處理的場景，如社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析、物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理等。由于其靈活性和可擴(kuò)展性，Storm成為大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的熱門工具之一。

除了上述軟件外，還有諸多大數(shù)據(jù)處理軟件如HBase、Flink等，這些軟件在不同的應(yīng)用場景和需求下都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和應(yīng)用價(jià)值。在選擇使用這些工具時(shí)，需要根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)規(guī)模、處理需求以及開發(fā)團(tuán)隊(duì)的技能背景等因素進(jìn)行綜合考慮。