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大数据通常指的是那些生成速度快、规模庞大、类型多样、非结构化且价值密度较低的数据。

常见的大数据应用领域包括消费数据、医疗数据和交通流量数据。通过对这些数据进行分析，我们可以根据具体情况提供更加个性化的解决方案。例如，通过对交通流量的分析，我们可以优化不同时间段的交通信号灯响应时间，从而有效提升道路通行效率。同样地，医疗大数据可以帮助医生为患者制定更为精准的治疗方案。

对于数据处理技术的发展历程，大致可以分为手工操作、文件系统、数据库系统以及分布式文件系统几个阶段。

当前广泛采用的大数据解决方案是Hadoop，其核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统，用于数据存储）、MapReduce（分布式计算框架，用于数据处理）、YARN（资源管理器，用于调度计算资源）以及Spark（一种内存中的并行计算框架，显著提升了数据处理速度）。