在上一篇([02]Data Science 是什麼？)了解了整個Data Science包含的內容，這篇將會看看源頭，Data本身。

這篇先了解到什麼是Big Data？有什麼特性？到底是有多Big？

什麼是Big Data

目前階段在介紹整個Data Scientist日常的中心，Big Data

Big Data 在台灣翻譯成為 巨量資料，但是因為中國那邊反而實際用的比較多，因此大數據反而是比較耳熟能詳的詞。

Big Data其實是個相對詞，對於我們來說是「Big」Data，可能兩年後只是幾天的量而已，事實上，從數據產生出到2003年的資料綜合 = 我們2天的產生量而已；

IDC更研究指出，現今90%的資料，都是這2年產生出來。

這個資料量非常的恐怖，更別說我們還沒完全進入全IoT（Internet Of Things 物聯網）時代，如果到了那個時候估計光每一秒說不定都是現在1天的綜合（這個是個人亂猜，不過估計不久將來應該很快會發生）。

所以Big Data是一個相對詞，不過當描述Big Data的時候，一般來說會有3個特性，因為都是英文字母V開頭，因此也稱為3V:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

3V 之 Volume - 量

Big Data的其中一個特性就是量很大，因此3V裡面的Volume指的就是產生的量。

既然提到量，那麼就要提到儲存量的單位：

了解了單位，來看看每天產生的量：

這個量非常恐怖，那麼，如果我們說Big Data到底在說什麼等級呢？

基本上，當國外在說Big Data分析的時候，一般來說講的都是PB等級。

大家可以想象一下，要能夠儲存PB並且做運算的電腦要多高級？

3V 之 Velocity - 增長速度

Velocity指的是量的增長速度。從本來批次的增加，到最後的及時增加。

當IoT完全進入的時候，資料增長一定會是Real Time。

3V 只 Variety - 資料的多元性

資料不再是像關聯性資料庫這種結構性資料（Structure Data），其他非結構性（Unstructure Data）資料 - 例如影片，相片等等。

這種不同類型的資料讓處理起來也變得更加複雜。

Big Data帶來的挑戰

可以看到，Big Data不僅代表資料量很大，增長速度很快並且資料結構非常多元，那這些資料到底如何儲存和運算呢？

把硬體一直加大（Scale Up）所損耗的錢是倍數成長，因此更好的情況是平行擴展（Scale out）的方式。因此Hadoop的誕生讓一切變得有可能。

Hadoop做到讓一般性電腦能夠透過連在一起的方式達到儲存大量資料，並且平行運算。舉例來說，如果我要儲存1TB的資料，但是我沒有TB硬碟，那麼可以透過2個500GB的硬碟把那1TB的資料儲存在Hadoop的HDFS。

因此Hadoop把處理Big Data變得可行。

結語

在這篇介紹了Big Data的基本特性，和所謂的3V。

了解了Big Data的狀況之後，會發現到面臨的挑戰是，要儲存和計算這麼大量的資料靠一台超級電腦根本不可能，因此Hadoop的誕生導致了使用Big Data變得可能。

在下一篇([04]Hadoop是什麼？)，將會介紹讓Big Data處理變得可能，Hadoop。