根据IDC公布的数据，2005年由M2M产生的数据占全世界数据总量的11%，预计到2020年这一数值将增加到42%。这一比例表明，物联网快速发展的同时也制造了海量数据，如何妥善处理及合理利用这些海量数据是物联网下一步发展的关键。

大数据时代，大家都在谈大数据之大、之深，围绕着大数据管理、海量数据存储、分析等解决方案层出不穷，列式数据库、海量内存分析、NoSQL，各种数据库技术似乎都是围绕着“大”这个词的。但是今天我想聊一聊大数据里的“小”。

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面对海量的名片，如何快速高效地进行管理，进而轻松地维护好人脉关系，在经济高速发展、“人脉即金脉”的今天来说显得非常重要。蒙恬名片王iPhone立可拍就是一款专门为商务人士量身定制的产品，让你的iPhone一秒钟变身为人脉管理利器，海量名片轻松数字化，一切就是这么简单。

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2012年5月，达梦数据库发布了最新一代的数据库产品DM7，以及海量数据处理及云数据库技术。DM7.0作为新一代支持“云计算”的大型数据库管理系统，主要的特性是具备大规模并行计算(MPP)技术、海量数据分析技术、大规模并发处理技术、行列混合储存、高安全性。本文将对DM7进行测试。

目前，对于“大数据”的讨论很多，公认的看法是将大数据的系列问题归纳为：海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)，以及我们的对策。但实际上，大数据首先要考虑的应该是“大”—— 海量的数据规模。

目前，互联网正从数据爆炸进一步发展到海量数据分析和挖掘的时代，而基于Hadoop技术的解决方案为海量数据存储和处理提供了经济、高效、高安全性和高可靠性的保障，Apache Hadoop也因此成为大数据行业发展背后的驱动力。

现在，随着文档数字化的逐步深入，众多的用户如设计院、上市公司等，都拥有了海量文档，存储容量达到了数十TB。这对文档管理的海量文档集中管理与部署提出了巨大的挑战。

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。