启蒙阶段：在20世纪90年代，商业智能（BI系统）开始出现，这个系统可以将企业已有的业务数据转化为知识，帮助决策者进行经营决策。然而，传统的数据库是面向单一业务的增删改查，无法满足这种需求，因此，数据仓库的概念应运而生。
技术变革：随着PC互联网时代的来临，数据规模开始变大，带来了海量的信息。例如，Google和雅虎等互联网巨头一天可以产生上亿条行为数据。2003年，Google公布了三篇鼻祖型论文，包括分布式处理技术MapReduce，列式存储BigTable，分布式文件系统GFS。这些技术的出现为大数据处理提供了新的解决方案。
数据工厂时代：在这个阶段，商用Hadoop包含了上十种技术，整个数据研发流程非常复杂。为了完成一个数据需求开发，需要涉及到数据抽取、数据存储、数据处理、构建数据仓库、多维分析、数据可视化等一整套流程。
大数据处理的发展
2023-11-27
48
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