上期我们讲到了大数据的含义，今天我们一起探讨一下大数据到底有多大。
我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。
大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。
1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是631903部《红楼梦》小说。
普通硬盘
1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听上千年。
2个机柜
1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。
21个篮球场
阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。
阿里数据中心内景
EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。
而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。
数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。
目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。
大数据的级别定位
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
数据的来源
数据的增长，为什么会如此之快？
说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。
大致来说，是三个重要的阶段。
第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。
世界上第一台通用计算机-ENIAC
第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。
第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。
经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。
大数据的4Vs
行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。
我们一个一个来介绍。
Variety（多样化）
数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。
数据又分为结构化数据和非结构化数据。
从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。
结构化数据
例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。
而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。
在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。
大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。
Velocity（时效性）
大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。
我们还是用数字来说话：
就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？
Email：2.04亿封被发出
Google：200万次搜索请求被提交
Youtube：2880分钟的视频被上传
Facebook：69.5万条状态被更新
Twitter：98000条推送被发出
12306：1840张车票被卖出
……
怎么样？是不是瞬息万变？
Value（价值密度）
最后一个特点，就是价值密度。
大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。
例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。