提供很多大的数据开源项目，比350 项目多。有Hadoop开源Da -2项目等编程语言，以下是关于Da数据底层技术，我会从其特征定义来理解业界对Da 数据的整体描述和定性；从对Da 数据的价值讨论中，深入分析了Da 数据的珍贵性，从Da 数据的现在和未来了解其发展趋势；从数据这个特殊而重要的视角来考察人与数据之间的长期博弈。
Da 数据:从“技术驱动”到“应用驱动”继物联网、云计算之后，Da 数据成为当前信息技术行业最受关注的概念之一。随着“大-2”时代的到来，领域和行业的界限变得越来越模糊，创新的应用已经超越了技术本身，生产方式向服务转变。数据作为资产，为企业带来了新的商业价值。数据无论个人、企业组织还是社会，开放都给政府治理和个人福祉带来了机遇和挑战。
核心关键技术加快发展升级，各类解决方案提供商加大宣传力度，特别是围绕电信、航空、交通、生物、城市管理等重点领域绘制美好蓝图，努力推动行业应用和商业模式创新，抢占产业增长点。同时，小微企业和创业者对Da 数据热情高涨，希望借此机会实现自己快速成长的梦想。随着整个大数据行业开始转向应用创新阶段，高增长的预期让各方看好未来。
"要构建一个大型数据系统，我们需要对数据 stream进行溯源，直至最终有价值的输出，并根据实际需要在现有的Hadoop和大型数据生态系统中选择和集成合适的组件，构建一个能够支持多种查询和分析功能的系统。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上线下处理的考虑和取舍。此外，引入“Da 数据”的解决方案的商业应用中没有一个在生产环境中存在潜在的安全隐患。
所以大数据技术只有服务于实用目的才有意义。总的来说，Da 数据可以从以下三个方面引导人们做出有价值的决策:报告生成(如基于用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用活跃度和用户粘性计算等。);诊断分析(例如，分析用户粘性下降的原因，根据日志分析系统性能下降的原因，检测垃圾邮件和病毒的特征等。);决策(如个性化新闻阅读或歌曲推荐，预测添加哪些功能增加用户粘性，帮助广告主精准投放广告，设置垃圾邮件和病毒拦截策略等。).
