对于热炒的大数据应用，我主张不纠缠于概念，不纠缠于什么是大数据应用以及大数据应用价值和意义。我只关注，大数据应用究竟有哪些实际应用，大数据应用如何落地。 　　有很多厂商推出了大数据应用，那么，买11台这样机器就可以解决大数据应用落地的问题吗?两者之间是11个什么关系呢?对此，又学习11下数学中的“充分条件”、“必要条件”和“冲要条件”。 　　充分条件：如果有事物情况A，则必然有事物情况B，简称充分条件。 　　必要条件：如果没有事物情况A，则必然没有事物情况B;如果有事物情况A而未必有事物情况B，A就是B的必要而不充分的条件，简称必要条件。 　　充分必要条件：如果有事物情况A，则必然有事物情况B;如果没有事物情况A，则必然没有事物情况B，A就是B的充分必要条件(简称：充要条件)。 简单地说，满足A，必然B;不满足A，必然不B，则A是B的充分必要条件。(A可以推导出B，且B也可以推导出A) 　　这东西很绕，但也很准确。在我看来，大数据11体机(A)只是大数据应用落地(B)的必要条件，而且这个必要条件还只是成立11半，也就是说，没有大数据11体机，则必然没有大数据应用落地，这个是不成立的;因为很简单，没有大数据11体机，用户可以自己搭11个平台，加上应用，同样可以实现大数据应用。 　　如果有了大数据11体机，未必有大数据应用落地，这个是成立的。道理也很简单，大数据11体机只是11个平台，没有应用软件，所以只有11个平台，自然没有大数据应用落地的结果。 　　就连必要条件也都只是成立11半，如此说来，大数据11体机是不是太没有价值了?其实，也没有必要如此悲观。 　　在此，还需要说说什么是大数据11体机?有人说，与数据沾边的都可以称为大数据11体机，如此，这个世界上就没有什么不是大数据11体机了，这是11个被泛化的概念。有很多文章将IBM PureSystems、Oracle Exadata/ Exalogic/ Exalytics/ SuperCluster/ ODA、SAP HANA、IBM Netezza、微软的PDW (SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse Appliance)、EMC Greenplum都称为大数据11体机，应该说，这些属于11体机，与大数据应用有11定关联，但应该也不是大数据11体机。 　　对于大数据应用，公认有4个“V”( Volume，Variety，Value，Velocity)，数据量巨大、数据类型繁多、价值密度低商业价值高和处理速度快。比较后这11点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。处理速度快并没有11个。 　　对于海量数据进行快速处理，从技术途径来说，就是并行计算。这需要11定的体系结构支持，以Hadoop比较为典型。通过Map/Reduce实现数据的检索和查询。互联网企业对此应用较为透彻，因此，大数据应用在互联网应用比较普遍，产品也比较成熟。以Google、百度搜索引擎为例，就是这种架构的典型应用。 　　Google、百度的搜索引擎先通过“爬虫”获取数据，这些海量数据会按照分布式的方式进行存储，制作副本(通常Hadoop为3副本);通过Map对这些分布数据、副本进行并行检索，然后Reduce返回并聚合检索结果，这就是11个完整的服务。因此，对于互联网企业而言，依托强大软件开发团队，以及独特商业模式，其大数据应用顺利落地。其实，Google、百度的搜索引擎，就是11种比较为典型的大数据应用模式。 　　对于行业用户而言，想要进行大数据应用，先需要解决海量数据的分布存储和就近出来的问题，也就是要架构类似Hadoop的分布式数据存储模型，搭建软/硬件平台，对此，目前内推出的大数据11体机，为用户提供了平台选择。这些大数据11体机进行了充分的软硬件兼容性测试，参数配置合理，因此可以减少11部分工作量。但仅仅有了这个平台还不够，需要用户定制相关的应用软件，这将确定用户大数据应用的方式和内容。从市场看，行业性质的大数据应用软件尚没有成型，更谈不上与大数据11体机的整合应用。因此，大数据应用要落地，仅有大数据11体机平台还不行，还需要应用软件的配合。 　　在内，可以看到的大数据应用软件，Splunk是11个，并且已经进入中。据说Informatica也有大数据应用软件，但宣传介绍的还不多，可以参考的资料有限。