一、大数据算法定义

在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。

（其中的时间约束，不同研究和业务的要求不同。如科学研究可能允许几个月的计算时间，但搜索引擎和个性化推荐要求几分钟甚至几秒计算出结果。）

（1）大数据算法可以不是：

精确算法、内存算法、串行算法、仅在电子计算机上运行的算法；

这与“算法设计与分析”中的算法大不相同。

（2）大数据算法不仅是：

云计算、MapReduce（并行编程架构模型）、大数据分析和挖掘的算法

（3）大数据特点（5V）：

• Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
• Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
• Value：数据价值密度相对较低，浪里淘沙，沙里淘金。随着互联网以及物联网的广泛应用，产生海量信息，但目前的大部分信息价值密度较低。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
• Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
• Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

二、大数据难点：

• 访问全部数据时间过长-------读取部分数据-------时间亚线性算法
• 数据难于放入内存计算-------将数据存储到磁盘上--------外存算法
• 数据难于放入内存计算-------仅基于少量数据进行计算-------空间亚线行算法
• 单个计算机难于保存全部数据，但计算需要全部数据-------并行处理--------并行算法
• 计算机计算能力不足或知识不足----------人来帮忙----------众包算法

三、大数据算法设计技术：

• 精确算法设计方法：（如DP，分治，贪心策略，回溯法等）
• 并行算法
• 近似算法
• 随机算法
• 在线算法/数据流算法
• 外存算法
• 面向新型体系结构的算法（如GPU算法）
• 现代优化算法（遗传算法，蚁群算法，模拟退火等）

四、大数据的算法分析：

• 时间空间复杂度
• IO复杂度
• 结果质量（近似比、competitive ratio）
• 通讯复杂度（数据量大，并行算法运行考虑）

简单罗列了一下大数据算法的相关概念，只能说算法千千万，还是需要一些时间去理解各种算法的适用场景，优缺点等。后面还会继续总结和更新。希望大家可以多留言探讨，和大家一起进步！