深度解析区块链技术与大数据的联系

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区块链让数据真正“安心”流动

区块链以其可信性、安全性和不可篡改性，让更多的数据得以解放。 以一个典型案例来说明区块链如何推动基因测序大数据的产生。 区块链测序可以使用私钥限制访问权限，从而规避法律对个人访问基因数据的限制，利用分布式计算资源低成本完成测序服务。 区块链的安全性使得测序成为产业化的解决方案，实现全球规模的测序，从而推动海量数据的增长。

分布式存储

大数据是指在一定时间内无法通过常规软件工具获取、管理和处理的数据集合。 它是海量的、高增长率的，需要新的处理模型具有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。 和多样化的信息资产。 大数据需要应对海量且快速增长的存储，这就要求底层硬件架构和文件系统的性价比远高于传统技术，并且能够弹性扩展存储容量。

区块链是比特币的底层技术架构，本质上是一种去中心化的分布式账本。

区块链技术作为一种不断增长并按顺序组织成区块的链式数据结构，通过网络中的多个节点参与数据的计算和记录，并相互验证其信息的有效性。 从这个角度来看，区块链技术也是一种特定的数据库技术。 由于去中心化数据库安全、便捷的特点，不少业内人士看好其发展，认为是对现有互联网技术的升级和补充。 区块链是纯粹意义上的分布式系统。

分布式计算

大数据的分析和挖掘是一种数据密集型计算，需要庞大的分布式计算能力。 节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。 谷歌是这种分布式计算技术的代表。 通过增加服务器节点，可以线性扩展系统的总处理能力，在成本和扩展性方面具有巨大优势。 现在，大数据除了批计算，还包括流计算、图计算、实时计算、交互式查询等计算框架。

区块链的共识机制是如何在所有分布式节点之间达成共识，通过算法生成和更新数据，并确定一条记录的有效性。 这不仅是一种识别手段，也是一种防止篡改的手段。 区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。 以比特币为例btc和区块链的关系，它采用“工作量证明”。 只有全网超过51%的记账节点被控制，才有可能伪造一条不存在的记录。

大数据与区块链的相似之处

大数据需要应对海量且快速增长的存储，这就要求底层硬件架构和文件系统的性价比远高于传统技术，并且能够弹性扩展存储容量。 Google的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。 此外，大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应性。 因此btc和区块链的关系，大数据的底层存储层不仅仅是HDFS，还有HBase、Kudu等存储架构。

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分布式存储：HDFS 与块

区块链是比特币的底层技术架构，本质上是一种去中心化的分布式账本。

区块链技术作为一种不断增长并按顺序组织成区块的链式数据结构，通过网络中的多个节点参与数据的计算和记录，并相互验证其信息的有效性。

从这个角度来看，区块链技术也是一种特定的数据库技术。 由于去中心化数据库安全、便捷的特点，不少业内人士看好其发展，认为是对现有互联网技术的升级和补充。

分布式计算：MapReduce 与共识机制

大数据的分析和挖掘是一种数据密集型计算，需要庞大的分布式计算能力。 节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。

Google和Hadoop的MapReduce就是这种分布式计算技术的代表。 通过增加服务器节点，可以线性扩展系统的总处理能力（Scale Out），在成本和扩展性上具有巨大优势。 现在，大数据除了批计算，还包括流计算、图计算、实时计算、交互式查询等计算框架。

区块链的共识机制是如何在所有分布式节点之间达成共识，通过算法生成和更新数据，并确定一条记录的有效性。 这不仅是一种识别手段，也是一种防止篡改的手段。 区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。 以比特币为例，它采用“工作量证明”（简称POW），只有控制了全网51%以上的记账节点，才有可能伪造一条不存在的记录。

大数据与区块链的区别

2011年“大数据”首次上市，正处于技术萌芽期的攀登阶段。 当时统称为“大数据与极端信息处理与管理”（“Big Data”与极端信息处理与管理）。 2012年更进一步，2013年几乎达到过热期的顶峰。 在经历了2014年的下滑之后，从2015年开始，“大数据”突然从曲线上消失了，这可以解读为Gartner对大数据的定位从“新兴”转向了“主流”。 目前，大数据对企业的意义已经从能力要素上升为战略核心。 相对而言，“区块链”直到2016年才首次登上“技术炒作周期”，直接进入“过热期”。 总的来说，“大数据”和“区块链”的生命周期阶段差异较大，两者之间有5年左右的差距。

大数据通常用来描述足够大、足够复杂以致难以用传统方式处理的数据集。 区块链所能承载的信息数据是有限的，离“大数据”标准还有很大差距。

大数据与区块链的区别：

结构化 vs. 非结构化：区块链是一个具有明确结构的块，由指针组成的链，典型的结构化数据，以及更多需要在大数据中处理的非结构化数据。

独立vs集成：为了保证区块链系统的安全，信息是相对独立的，而大数据则侧重于信息的集成和分析。

直接vs间接：区块链系统本身就是一个数据库，大数据是指对数据进行深度分析和挖掘，是一种间接数据。

数学VS数据：区块链试图用数学说话，区块链倡导“代码即法律”，大数据试图用数据说话。

匿名 vs 个性：区块链是匿名的（公开账本，匿名所有者，相对于传统金融机构的公众账户，账本是保密的），而大数据是有意个性化的。

在区块链中使用大数据技术

区块链是一种不可篡改的、全历史的分布式数据库存储技术。 庞大的区块链数据集包含了每笔交易的全部历史。 随着区块链技术的快速发展，数据规模会越来越大。 越来越大，区块链在不同业务场景下的数据融合，将进一步扩大数据的规模和丰富度。

区块链以其可信性、安全性和不可篡改性，可以解放更多的数据，促进数据的海量增长。

区块链的溯源性使得数据在数据采集、交易、流转、计算分析的每一步都存储在区块链上，使数据质量获得前所未有的强有力的信任背书，也保证了数据分析的完整性结果。 数据挖掘的正确性和有效性。

区块链可以进一步规范数据的使用，细化授权范围。 数据脱敏交易流通，有利于突破信息孤岛，建立数据横向流通机制，形成“社会化大数据”。 基于区块链的价值传递网络逐步推动形成基于全球化的数据交易场景。

区块链提供账本的完整性，数据分析统计能力较弱。 大数据拥有海量的数据存储技术和灵活高效的分析技术，大大提升了区块链数据的价值和使用空间。