“大数据”严然已经成为当下最为火热的IT行业的词汇之一，它伴随着“云时代”的到来而显得更加重要。

从定义上讲，大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料数据规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化或半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。因此，大数据处理需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

我们已经跟随“云时代”来到了“大数据时代”。在大数据时代，时间同步技术必定将是整个大数据处理系统的重要支撑和保障。时间同步技术使数据产生与处理系统的所有节点具有全局的、统一的标准时间，从而使系统中的所有各种消息、事件、节点、数据等具备正确的逻辑性、协调性以及可追溯性。

大数据产生与处理系统是各种计算设备集群的，计算设备将统一、同步的标准时间用于记录各种事件发生时序，如E-MAIL信息、文件创建和访问时间、数据库处理时间等。大数据系统内不同计算设备之间控制、计算、处理、应用等数据或操作都具有时序性，若计算机时间不同步，这些应用或操作将无法正常进行。

大数据系统是对时间敏感的计算处理系统，时间同步是大数据能够得到正确处理的基础保障，是大数据得以发挥作用的技术支撑。大数据时代，整个处理计算系统内的大数据通信都是通过网络进行。时间同步也是如此，利用大数据的互联网络传送标准时间信息，实现大数据系统内时间同步。

网络时间同步协议（NTP）是时间同步的技术基础。网络时间协议由一系列注释请求文件定义，当前使用的有三种：日期协议（RFC-867）、时刻协议（RFC-868）和网络时间协议（RFC-1305）。网络时间协议NTP（Network Time Protocol）是当前最复杂最优良的网络时间协议。大型计算机和工作站的操作系统中常包含NTP软件，客户软件可作为后台任务连续运行，从时间服务器得到时间信息，它也可以设置去查询多个服务器，获得多个时间结果，然后进行平均，提高同步精度。