最近区块链（blockchain）非常火，新闻媒体大量报道，国内众多巨头公司纷纷入场布局区块链，把区块链当做互联网时代的伟大颠覆性创新，都想在区块链上抢占自己的市场商机。那么区块链究竟是什么呢？
今天币教程小编简单介绍下区块链教程。毕竟它也不是很难的东西，核心概念非常简单，几句话就能说清楚。希望大家看了后可以理解区块链，还会明白什么是挖矿，为什么挖矿越来越难等问题。
区块链，Blockchain，用英文解释起来比较顺，是基于互联网的一项技术创新，技术含量有限，架构精美。它是互联网货币王者「比特币」的技术基础。今天，区块链从幕后走向前台，这是互联网技术的一个进步，虽然它还不成熟。区块链的主要作用是储存信息。任何需要保存的信息，都可以写入区块链，也可以从里面读取，所以它是数据库。
一、区块链特征
区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。其主要含有以下特征：
去中心化
由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
开放性
系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
自治性
区块链采用基于协商一致的规范和协议(比如一套公开透明的算法)使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。
信息不可篡改
一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
匿名性
由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的(区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效)，因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。
二、区块链项目都需要挖矿吗
并非所有的区块链项目都会采用类似于比特币这样的“工作量证明”方式，这更多出现在早期的区块链项目中。如果采取其他的证明机制，如“权益证明（Proof of Stake，PoS）”、“股份授权证明机制（Delegate Proof of Stake）”都是不需要采取这样的挖矿方式。
区块链有哪些种类
目前区块链有三种：
1、公有链
任何节点都是向任何人开放的，每个人都可以参与到这个区块链中进行计算，而且任何人都可以下载获得完整区块链数据（全部账本）。比特币就是最典型的公有链。
2、私有链
有些区块链的应用场景下，并不希望这个系统任何人都可以参与，任何人都可以查看所有数据，只有被许可的节点才可以参与并且查看所有数据，这种区块链结构我们称为私有链。
3、联盟链
联盟链是指有若干机构或组织共同参与管理的区块链，他们各自运行着一个或多个节点，之中的数据只允许系统内不同的机构进行读取和发送交易，并且共同记录交易数据。R3组成的银行区块链联盟要构建的就是典型的联盟链。
区块链项目中一定需要出现某种币吗
不一定。
比特币本身是作为一种支付系统，所以需要有一个价值度量的工具，必须要有bitcoin出现。此外，为鼓励更多人贡献自己的计算机来为系统提供计算，也需要有bitcoin来进行奖励。
而在一些私有链的系统，可以设计专门的资产进行交易，每个节点都必须参与计算，这是每个节点责任也是权利，也不用考虑通过奖励的方式来鼓励他们参与。在这样的系统里面，就可能不再需要设计某种币的存在。
三、区块链可以应用在哪些行业
区块链主要的优势是无需中介参与、过程高效透明且成本很低、数据高度安全。所以，在这三个方面有任意一个需求的行业都有机会使用区块链技术。
四、大数据和区块链有什么联系
在大数据中使用区块链技术，大数据的技术生态百花齐放，没有哪个软件能解决所有的问题，能解决问题也是在一个范围内，即使是Spark、Flink等。在强调透明性、安全性的场景下，区块链有其用武之地。
在大数据的系统上使用区块链技术，可以使得数据不能被随意添加、修改和删除，当然其时间和数据量级是有限度的。以时间、数据量为坐标轴，列出了目前大数据引擎大致擅长处理数据的范围，区块链可在其中成为一种很好的补充
比如，对于存档的历史数据，因为它们是不能被修改的，我们可以对大数据作Hash处理，并加上时间戳，存在区块链之上。在未来的某一时刻，当我们需要验证原始数据地真实性时，可以对对应的数据做同样的Hash处理，如果得出的答案是相同的，则说明数据是没有被篡改过的。或者，只对汇总数据和结果做处理，这样，只需要处理增量数据处理，那么应对的数据量级和吞吐量级可能是今天的区块链或改善过的系统可以处理的。
通过把大数据与区块链相结合，能让区块链中的数据更有价值，也能让大数据的预测分析落实为行动，它们都将是数字经济时代的基石。