一篇文章為你解讀大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在和未來

大數(shù)據(jù)的發(fā)展前提

關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念其實(shí)在1998年已經(jīng)就有人提出了又碌,但是到了現(xiàn)在才開始有所發(fā)展蓄拣,這些其實(shí)都是和當(dāng)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展分不開的辽故,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提供了更多的產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的硬件前提风宁,比如說智能手機(jī)洁墙,智能硬件,車聯(lián)網(wǎng)戒财,pda等數(shù)據(jù)的產(chǎn)生終端热监。這些智能通過移動(dòng)通信技術(shù)和人們的生活緊密的結(jié)合在一起,在人流饮寞、車流的背后產(chǎn)生了信息流孝扛,也就產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)列吼。

其次就是移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,在2G時(shí)代苦始,無線網(wǎng)速慢寞钥,數(shù)據(jù)產(chǎn)生也非常慢,數(shù)據(jù)體量也不夠陌选,所以還是無法形成大數(shù)據(jù)理郑,而到了4G時(shí)代,終端數(shù)據(jù)的增加咨油,使得任何的移動(dòng)終端都在無時(shí)無刻的產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)您炉,這個(gè)也是大數(shù)據(jù)到來的一個(gè)條件之一。

第三個(gè)方面的就是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展役电,如云計(jì)算赚爵,云存儲(chǔ)技術(shù),他們的快速發(fā)展法瑟,是大數(shù)據(jù)誕生的溫床冀膝,如果沒有這些技術(shù),即使有大量的數(shù)據(jù)也只能望洋興嘆瓢谢。傳統(tǒng)的存儲(chǔ)技術(shù)相對(duì)落后畸写,根據(jù)不同數(shù)據(jù)實(shí)行單一存儲(chǔ),這個(gè)顯然滿足不了大數(shù)據(jù)的需求氓扛,而云時(shí)代的存儲(chǔ)系統(tǒng)需要的不僅僅是容量的提升,對(duì)于性能的要求同樣迫切论笔,與以往只面向有限的用戶不同采郎,在云時(shí)代,存儲(chǔ)系統(tǒng)將面向更為廣闊的用戶群體狂魔,用戶數(shù)量級(jí)的增加使得存儲(chǔ)系統(tǒng)也必須在吞吐性能上有飛速的提升蒜埋,只有這樣才能對(duì)請(qǐng)求作出快速的反應(yīng),云儲(chǔ)存技術(shù)的成熟為大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)最楷。

什么是大數(shù)據(jù)整份?

不過說起大數(shù)據(jù),估計(jì)大家都覺得只聽過概念籽孙,但是具體是什么東西烈评,怎么定義,沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的東西犯建,因?yàn)樵谖覀兊挠∠笾泻孟窈芏喙径冀写髷?shù)據(jù)公司讲冠,業(yè)務(wù)形態(tài)則有幾百種,感覺不是很好理解适瓦,所以我建議還是從字面上來理解大數(shù)據(jù)竿开,在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》提到了大數(shù)據(jù)的4個(gè)特征谱仪,一個(gè)是數(shù)量大,一個(gè)是價(jià)值大否彩,一個(gè)是速度快疯攒,一個(gè)是多樣性。

一個(gè)是數(shù)量比較大列荔,大致有多大敬尺,就是大到PB級(jí)別,甚至ZB級(jí)別肌毅,1PB等于1024TB筷转,1TB等于1024G,那么1PB等于100多G悬而,當(dāng)然了具體的計(jì)算方法可以相關(guān)資料數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢呜舒,總之,和傳統(tǒng)的單個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)相比笨奠,已經(jīng)是它的上百倍還多袭蝗,而只有數(shù)據(jù)體量達(dá)到了PB級(jí)別以上,才能被稱為大數(shù)據(jù)般婆。第二個(gè)是價(jià)值大到腥,價(jià)值是大體量數(shù)據(jù)的更深一步的演變,就是說蔚袍,你如果有1PB以上的全國(guó)所有20-35年輕人的上網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)候乡范,那么它自然就有了商業(yè)價(jià)值,比如通過分析這些數(shù)據(jù)啤咽,我們就知道這些人的愛好晋辆,進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品的發(fā)展方向等等。如果有了全國(guó)幾百萬病人的數(shù)據(jù)宇整,根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析就能預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生瓶佳。這些都是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

第三個(gè)就是多樣性鳞青,如果只有單一的數(shù)據(jù)霸饲,那么這些數(shù)據(jù)就沒有了價(jià)值,比如只有單一的個(gè)人數(shù)據(jù)臂拓,或者單一的用戶提交數(shù)據(jù)厚脉,這些數(shù)據(jù)還不能稱為大數(shù)據(jù),所以說大數(shù)據(jù)還需要是多樣性的埃儿,比如當(dāng)前的上網(wǎng)用戶中器仗,年齡,學(xué)歷,愛好精钮,性格等等每個(gè)人的特征都不一樣威鹿,這個(gè)也就是大數(shù)據(jù)的多樣性,當(dāng)然了如果擴(kuò)展到全國(guó)轨香,那么數(shù)據(jù)的多樣性會(huì)更強(qiáng)忽你,每個(gè)地區(qū),每個(gè)時(shí)間段臂容,都會(huì)存在各種各樣的數(shù)據(jù)多樣性科雳。

第四個(gè)是速度快,就是通過算法對(duì)數(shù)據(jù)的邏輯處理速度非撑迹快糟秘,1秒定律,可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息球散,這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同尿赚。

總之,這些就是大數(shù)據(jù)的四個(gè)特征蕉堰,只有具備了這些特征的數(shù)據(jù)才能稱為大數(shù)據(jù)凌净,那么實(shí)際中的大數(shù)據(jù)是怎么樣呢?業(yè)內(nèi)著名的和大數(shù)據(jù)相關(guān)的公司屋讶,七牛云存儲(chǔ)將要在8月29日冰寻、30日舉辦一次大數(shù)據(jù)的會(huì)議,對(duì)于位于大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈上的公司來說皿渗,我們應(yīng)該可以獲得更多的干貨爆料斩芭。

大數(shù)據(jù)的三個(gè)層次

說起大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)有三個(gè)層次乐疆,第一個(gè)是數(shù)據(jù)采集層秒旋,以App、saas為代表的服務(wù)诀拭。第二個(gè)技術(shù)服務(wù)層,以七牛云存儲(chǔ)為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)層煤蚌,這些包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)耕挨,數(shù)據(jù)的分析,數(shù)據(jù)的挖掘等等尉桩,第三個(gè)是數(shù)據(jù)應(yīng)用層筒占,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),為將來的移動(dòng)社交蜘犁、交通翰苫、教育,金融進(jìn)行服務(wù)。下面我就主要的講下三個(gè)層面奏窑。

數(shù)據(jù)采集層——App导披、saas服務(wù)

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,大數(shù)據(jù)的來源層有兩個(gè)方面埃唯,一個(gè)方面是面向個(gè)人的數(shù)據(jù)來源前端如各種各樣的App撩匕,一方面是面向企業(yè)服務(wù)的saas服務(wù)的產(chǎn)品。面向個(gè)人的App

在飲食領(lǐng)域的App墨叛,如餓了么止毕,用戶通過App進(jìn)行選餐,下單漠趁,通過App交互就會(huì)形成飲食領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)扁凛;在o2o領(lǐng)域,如嗒嗒巴士闯传,用戶通過使用App進(jìn)行乘坐交通谨朝,上班下班,就會(huì)形成交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)丸边,如穿衣助手叠必,用戶通過App進(jìn)行選擇衣服顏色,樣式妹窖,進(jìn)行搭配纬朝,就會(huì)形式服務(wù)類的大數(shù)據(jù),當(dāng)然了還有秒拍骄呼、快看等娛樂類的消費(fèi)數(shù)據(jù)共苛。面向個(gè)人用戶的App,以滿足用戶的需求為主要出發(fā)點(diǎn)蜓萄,產(chǎn)生用戶的數(shù)據(jù)隅茎,這些數(shù)據(jù)包括以個(gè)人基礎(chǔ)的數(shù)據(jù),也包括隨群體數(shù)據(jù)嫉沽,隨著App用戶量的增長(zhǎng)辟犀,這些App數(shù)據(jù)就成了大數(shù)據(jù)。

面向個(gè)人的數(shù)據(jù)來源绸硕,直接通過用戶的需求產(chǎn)生數(shù)據(jù)堂竟,而面向企業(yè)服務(wù)的——saas服務(wù)則不一樣,他們通過為企業(yè)提供一套完整的解決方案玻佩,而產(chǎn)生數(shù)據(jù)出嘹,比如圖靈機(jī)器人,人臉識(shí)別技術(shù)咬崔,氣象plus税稼、悍持龋康威視等,他們通過完美的解決方案服務(wù)企業(yè)郎仆,最終服務(wù)用戶只祠,從而產(chǎn)生大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集層丸升,是大數(shù)據(jù)的來源铆农,也是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

云存儲(chǔ)對(duì)大數(shù)據(jù)的促進(jìn)作用

有了數(shù)據(jù)采集層狡耻,那么下一步就是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)層了墩剖,使用云存儲(chǔ)技術(shù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云主機(jī)上,保證數(shù)據(jù)的安全夷狰、穩(wěn)定岭皂、高效都需要云存儲(chǔ)技術(shù)來完成。云存儲(chǔ)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及計(jì)算沼头,比如七牛的云存儲(chǔ)技術(shù)爷绘,云存儲(chǔ)技術(shù)是大數(shù)據(jù)發(fā)展跨不過去的一道坎,如果沒有云存儲(chǔ)技術(shù)进倍,大數(shù)據(jù)就不能得到發(fā)展土至。

云存儲(chǔ)中面向企業(yè)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)最大

當(dāng)前的云存儲(chǔ)分為公共云存儲(chǔ)和私有云存儲(chǔ),公共云存儲(chǔ)主要是面向個(gè)人猾昆,比如百度網(wǎng)盤等陶因,而私有云存儲(chǔ)主要是面向企業(yè),其實(shí)面向企業(yè)的云存儲(chǔ)的存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)最終來源還是來自個(gè)人垂蜗,比如目前的很多saas服務(wù)楷扬,IM、統(tǒng)計(jì)等企業(yè)服務(wù)贴见,服務(wù)主要是面向個(gè)人的App烘苹,而類似七牛云存儲(chǔ)這樣的云存儲(chǔ)則是出于更底層,基于云主機(jī)之上片部,而位于所有個(gè)人服務(wù)镣衡、企業(yè)服務(wù)之下,所以說档悠,七牛云存儲(chǔ)應(yīng)該積累了更多的大數(shù)據(jù)捆探,而通過即將月底舉辦的這次《數(shù)據(jù)重構(gòu)未來》的大會(huì),我想可以獲得更多的關(guān)于大數(shù)據(jù)的干貨站粟。

云存儲(chǔ)滿足了海量大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的存儲(chǔ)方式已經(jīng)在容量曾雕、性能奴烙、智能化等方面無法滿足需求。云存儲(chǔ)的出現(xiàn),比如類似和七牛一樣的云存儲(chǔ)技術(shù)切诀,從功能上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)存儲(chǔ)的不足揩环,通過虛擬化大容量存儲(chǔ)、分布式存儲(chǔ)和自動(dòng)化運(yùn)維等功能幅虑,實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)空間無限增加和擴(kuò)容丰滑,自動(dòng)化和智能化功能提高了存儲(chǔ)效率。另外倒庵,規(guī)模效應(yīng)和彈性擴(kuò)展褒墨,降低運(yùn)營(yíng)成本,避免資源浪費(fèi)擎宝。

云存儲(chǔ)技術(shù)節(jié)省了開發(fā)者的成本

特別是當(dāng)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的火爆郁妈,使得App行業(yè)出現(xiàn)了爆發(fā)式的增長(zhǎng),App的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了300百萬以上绍申,同時(shí)圖片App噩咪、視頻App、音頻App如camera360极阅、優(yōu)酷視頻胃碾、荔枝FM等App都會(huì)在發(fā)展過程中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),對(duì)于這些數(shù)據(jù)來說筋搏,如果讓企業(yè)自身去開發(fā)一款分布式的存儲(chǔ)系統(tǒng)仆百,這可能需要構(gòu)建一個(gè)幾十人的開發(fā)團(tuán)隊(duì),成本也會(huì)大大增加拆又,而通過使用類似七牛一樣的云存儲(chǔ)儒旬,可以節(jié)約企業(yè)成本,讓企業(yè)發(fā)展更加迅速帖族。

云存儲(chǔ)技術(shù)為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析提供了基礎(chǔ)依據(jù)

作為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)服務(wù)商栈源,云存儲(chǔ)有著非常大的數(shù)據(jù)挖掘潛力,云存儲(chǔ)平臺(tái)為大數(shù)據(jù)的分析提供了“水”的來源竖般,有了這些數(shù)據(jù)甚垦,同時(shí)配置上一些數(shù)據(jù)分析工具,完全可以產(chǎn)生一些非常有價(jià)值的分析數(shù)據(jù)報(bào)告涣雕。

比如基于云存儲(chǔ)服務(wù)這個(gè)基礎(chǔ)艰亮,七牛可以在企業(yè)的需求下挣郭,為企業(yè)提供企數(shù)據(jù)分析迄埃,例如這款應(yīng)用在哪些地區(qū)受訪問次數(shù)多、怎樣的用戶更喜歡這款應(yīng)用等兑障,但不會(huì)涉及分析用戶隱私相關(guān)的數(shù)據(jù)侄非。當(dāng)然了蕉汪,還可以針對(duì)整個(gè)圖片行業(yè)、視頻行業(yè)逞怨、以及音頻行業(yè)提供受眾的用戶行為者疤、以及特征這一系列的群體特征。

這些都是云存儲(chǔ)在存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)體量達(dá)到大數(shù)據(jù)的特征后叠赦,能做的一系列的分析依據(jù)驹马。所以說云存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)發(fā)展中的最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。

大數(shù)據(jù)未來的行業(yè)應(yīng)用

說了大數(shù)據(jù)的采集層除秀,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層糯累,那么最后講下大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層,既然有了大數(shù)據(jù)鳞仙,那么以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)寇蚊,就會(huì)產(chǎn)生以移動(dòng)金融,移動(dòng)社交棍好,o2o仗岸,在線教育等多方面的應(yīng)用。

移動(dòng)金融

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展借笙,金融交易與支付已經(jīng)從桌面電腦延伸到移動(dòng)智能終端扒怖,企業(yè)自身只能從內(nèi)部洞察經(jīng)營(yíng)情況,或從市場(chǎng)中獲得不全面的統(tǒng)計(jì)信息业稼,作為決策參考盗痒。比如銀聯(lián)智惠可以幫助企業(yè)能夠從外部了解市場(chǎng),洞察對(duì)手的位置低散,了解市場(chǎng)趨勢(shì)和自身的地位俯邓,通過利用自身優(yōu)勢(shì)通過全行業(yè)的交易記錄得到高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并替企業(yè)完成了大量繁瑣的數(shù)據(jù)采集熔号、清理工作稽鞭,整合到企業(yè)的基礎(chǔ)經(jīng)營(yíng)分析數(shù)據(jù)庫中,讓企業(yè)事半功倍引镊。

當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)入企業(yè)數(shù)據(jù)庫后朦蕴,通過銀聯(lián)智惠的用戶畫像模擬器進(jìn)行目標(biāo)客戶消費(fèi)行為建模,將歷史交易行為分得出目標(biāo)客戶的交易共性特征弟头,從而完整的從消費(fèi)性別吩抓、消費(fèi)年齡、消費(fèi)習(xí)慣赴恨、消費(fèi)頻率疹娶、消費(fèi)區(qū)域、消費(fèi)偏好等多重維度完整描述客戶群的輪廓伦连,并得出客戶的上下游關(guān)聯(lián)交易行為特征蚓胸,讓企業(yè)真正認(rèn)知客戶群體的全貌挣饥,從而進(jìn)行有效的商業(yè)決策。

移動(dòng)社交

隨著脈脈沛膳,戀愛記等社交應(yīng)用的用戶越來越多,用戶的社交行為將會(huì)成為大數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)汛聚,通過分析用戶的社交時(shí)間锹安、對(duì)象、地點(diǎn)以及行為倚舀,可以分析出用戶的愛好叹哭、年齡烤咧、需求胞皱,同時(shí)基于用戶的大數(shù)據(jù)绪撵,可以針對(duì)這些數(shù)據(jù)做定向營(yíng)銷灵疮,從而大大提升了營(yíng)銷的效果灶轰,而相比之前的營(yíng)銷手段史飞,則是基本根據(jù)人員的策劃和想象得出负蠕,沒有數(shù)據(jù)參考九巡,營(yíng)銷的效果也不好把控哺徊。比如脈脈可以通過一些用戶數(shù)據(jù)為企業(yè)招聘到合適的人室琢,同時(shí)還能為一些用戶提供一些合適的職位,完成需求和供求的高精度的匹配落追。

而戀愛記盈滴,是一款記錄戀愛為主的社交App,更加垂直轿钠,那么通過分析情侶之間的數(shù)據(jù)巢钓,可以獲得更多的情感數(shù)據(jù),從而為一些適齡男女提供戀愛的指導(dǎo)疗垛。這些都是基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用症汹。

O2O類的應(yīng)用

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,促進(jìn)了o2o的繁榮继谚,以嗒嗒巴士為代表的定制公交車應(yīng)用烈菌,就是大數(shù)據(jù)的代表應(yīng)用。

傳統(tǒng)的公交出行在公交站花履、公交路線的設(shè)定上芽世,相對(duì)來說比較固定,通過分析一個(gè)城市內(nèi)的群體出行數(shù)據(jù)诡壁,可以獲得人群隨著時(shí)間的出行規(guī)則济瓢,比如知道在早上8點(diǎn)為出行高峰,而從某個(gè)小區(qū)到某個(gè)寫字樓的人流數(shù)為最大妹卿,那么我就定制一條公交線路出來旺矾,對(duì)于用戶來說蔑鹦,滿足了用戶的需求,而對(duì)于公交公司來說箕宙,則是優(yōu)化了交通路線嚎朽,節(jié)約了資源,間接提升了成本柬帕,這些都是大數(shù)據(jù)的好處哟忍。

……

還有更多的領(lǐng)域可以用到大數(shù)據(jù),如大數(shù)據(jù)醫(yī)療陷寝,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷锅很,可穿戴設(shè)備等等。通過大數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造出更多價(jià)值凤跑,正如一篇文章說到爆安,通過大數(shù)據(jù)讓做事的方法更加容易,讓現(xiàn)實(shí)從三維空間變成了二維碼空間仔引,就像宇宙的蟲洞一樣扔仓,可以直接達(dá)到目標(biāo)。意思是在過去沒有大數(shù)據(jù)做參考肤寝,我們需要試驗(yàn)多次当辐,才能知道那條路是對(duì)的,但是現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)參考鲤看,我們可以直接到達(dá)終點(diǎn)缘揪。所以說大數(shù)據(jù)使得事情的發(fā)展變得更加簡(jiǎn)單。

當(dāng)然义桂,這些都是關(guān)于大數(shù)據(jù)的一些想象和預(yù)測(cè)找筝,但是在現(xiàn)實(shí)中,真正的大數(shù)據(jù)是什么樣子呢慷吊?他們做到了哪些事情袖裕?我想還要去聽一聽8月29日七牛主辦的《數(shù)據(jù)重構(gòu)未來》大會(huì),看看會(huì)議上嘉賓的數(shù)據(jù)分享報(bào)告里溉瓶,預(yù)測(cè)的那些商業(yè)價(jià)值和機(jī)會(huì)急鳄。

作者:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)李建華,微信:ydhlwdyq堰酿,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)推廣人士疾宏,轉(zhuǎn)載本篇文章,請(qǐng)注明作者和微信触创,否則將追究你的法律權(quán)利坎藐。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子岩馍,更是在濱河造成了極大的恐慌碉咆,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,599評(píng)論 6 492
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件蛀恩,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異疫铜,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)双谆,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,629評(píng)論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門块攒,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人佃乘,你說我怎么就攤上這事【阅幔” “怎么了趣避?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 158,084評(píng)論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)新翎。 經(jīng)常有香客問我程帕,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么地啰? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,708評(píng)論 1 284
  • 正文 為了忘掉前任愁拭,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上亏吝,老公的妹妹穿的比我還像新娘岭埠。我一直安慰自己,他們只是感情好蔚鸥,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,813評(píng)論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布惜论。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般止喷。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪馆类。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 50,021評(píng)論 1 291
  • 那天弹谁,我揣著相機(jī)與錄音乾巧,去河邊找鬼。 笑死预愤,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛沟于,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播鳖粟,決...
    沈念sama閱讀 39,120評(píng)論 3 410
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼社裆,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了向图?” 一聲冷哼從身側(cè)響起泳秀,我...
    開封第一講書人閱讀 37,866評(píng)論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤标沪,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后嗜傅,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體金句,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,308評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,633評(píng)論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年吕嘀,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了违寞。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,768評(píng)論 1 341
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡偶房,死狀恐怖趁曼,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情棕洋,我是刑警寧澤挡闰,帶...
    沈念sama閱讀 34,461評(píng)論 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站掰盘,受9級(jí)特大地震影響摄悯,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜愧捕,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,094評(píng)論 3 317
  • 文/蒙蒙 一奢驯、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧次绘,春花似錦瘪阁、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,850評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至钢猛,卻和暖如春伙菜,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背命迈。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,082評(píng)論 1 267
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工贩绕, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人壶愤。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,571評(píng)論 2 362
  • 正文 我出身青樓淑倾,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親征椒。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子娇哆,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,666評(píng)論 2 350

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容