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大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
PaaS（Paltform as a Service，平台即服务），是指将一个完整的计算机平台，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，都作为一种服务提供给用户。用户不需要购买硬件和软件，只需要利用 PaaS 平台，就能够创建、测试、部署和运行应用和服务。PaaS服务器平台作为一种服务提供的商业模式，是 SaaS 技术发展的趋势，能给客户带来更高性能、更个性化的服务。
PaaS 是间于 SaaS 和 IaaS 之间的核心系统层，是支撑云计算实质落地的应用环境与工具。随着云计算市场的不断成熟，PaaS 势必发展成为云计算的主流市场。不过，由于PaaS涉及复杂的系统底层研发，开发难度大、研发周期长、人才要求高、系统投资大，目前中国市场真正意义的PaaS产品很少，像百度、新浪、腾讯都有。
Pispower云平台是很有潜力的PaaS后起之秀。目前，广州亦云研发的Pispower云平台已支持Java、PHP、C#等国内主流的开发语言（python、Ruby、Node.js、Perl、VB.net即将推出）和MySQL、Oracle、SQL Server、MongoDB等多种数据库。同时，Pispower云平台还提供负载均衡、无缝迁移、CDN加速等高价值的增值服务，具有超大规模数据的计算与存储能力，能够承载Web应用、CRM、ERP、OA、财务、业务等大型的企业级应用。而且目前完全免费中。
declare @v varchar(255)
select @v =isnull(@v,'') +case @v when '' then '' else ',' end +a
from tb
where b=‘1’
select @v 'a'
------------------------以下顺便回答1楼问题
--首先建立函数
CREATE FUNCTION FunMergeCharField(@vchA varchar(10))
RETURNS varchar(8000)
AS
BEGIN
DECLARE @r varchar(8000)
SET @r=','
SELECT @r=@r+remark FROM 表 WHERE id=@vchA
RETURN(substring(@r,2,8000))
END
GO
--结果
select 肥料编号,dbo.FunMergeCharField(id) as 适用作物
from 表
group by 肥料编号
Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。
Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的稳定运行，Spark目前的发展理念是通过一个计算框架集合SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing等多种功能于一个项目中，具有非常好的易用性。
目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。
国内的淘宝、优酷土豆等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中，国内外的应用开始越来越广泛，国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Yahoo是Hadoop的早期主要贡献者，现在也在多个项目中部署使用Spark，国内我们已经在运营商、电商等传统行业部署了Spark.
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