据Gartner公司表示，目前很多试图应对大数据挑战的IT经理们把更多注意力都放在了信息的量上，而忽视了信息管理的其他方面，从而将很大挑战留在应对后者上。信息管理者在失去对数据访问和资格方面的控制时，可能会倾向于仅关注量的问题。

Gartner分析师警告，过于狭隘的观点会迫使2或3年内加大投资量以解决大数据其它方面的问题。虽然大数据是一个重要的问题，但Gartner分析师说真正的问题在于使大数据产生意义，帮助组织作出更好的业务决策。

Benjamin Woo在演讲中谈论到，大数据将挑战企业的存储架构及数据中心基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。大数据正在彻底改变IT世界。

大数据有四个基本方面：Volume、Variety、Velocity、value。首先，数据是海量的；数据是多样性的，由大量的人提供很多的数据，这些数据的价值是非常高的，而且获得数据的速度是非常快速的。

大数据是个很新的概念，没有任何一家有一个清晰的定论，只是根据我们对市场的一些理解。大数据的产生有两个维度，第一个是非结构化数据，例如说在家做一个视频，上网传给朋友。这个数据量很大，这是一个维度。另一个维度就是数据库，现在的数据增长得非常快。

大数据在结构化数据或是数据库来讲，对BI的管理能力非常重要。大数据对非结构化数据来讲，尤其是对服务媒体行业来讲，它是能提高效率降低整个IT成本的一个比较好的举措。

大数据是无法定义的术语之一--毫无疑问，一些供应商将硬盘从500GB升级到1TB，就会称为大数据。关于大数据的最重要的特点是，传统的数据处理工具或存储管理技术不能充分处理它。

因此，在竞争激烈的行业划分中，所有这些数据是如何转为可利用的知识产权，已成为行业领导者和落伍者之间的关键区分。 [全文]

Hadoop主要由HDFS、MapReduce和Hbase组成。 它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

Hadoop这个名字不是一个缩写，它是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting如此解释Hadoop的得名："这个名字是我孩子给一头吃饱了的棕黄色大象命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子是这方面的高手。Googol就是由小孩命名的。"
Hadoop及其子项目和后继模块所使用的名字往往也与其功能不相关，经常用一头大象或其他动物主题(例如："Pig")。较小的各个组成部分给与更多描述性(因此也更俗)的名称。这是一个很好的原则，因为它意味着可以大致从其名字猜测其功能，例如，jobtracker 的任务就是跟踪MapReduce作业。