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隨著大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)迅速擴(kuò)展,哪些技術(shù)是最有需求和最有增長(zhǎng)潛力的呢?在Forrester Research的一份最新研究報(bào)告中,評(píng)估了22種技術(shù)在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、預(yù)測(cè)和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。
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1. 預(yù)測(cè)分析技術(shù)
這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測(cè)分析允許公司通過(guò)分析大數(shù)據(jù)源來(lái)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、優(yōu)化和部署預(yù)測(cè)模型,從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會(huì)預(yù)測(cè)你每次購(gòu)物可能還想買什么,愛(ài)奇藝正在預(yù)測(cè)你可能想看什么,百合網(wǎng)和其他約會(huì)網(wǎng)站甚至試圖預(yù)測(cè)你會(huì)愛(ài)上誰(shuí)……
2. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
NoSQL,Not Only SQL,意思是“不僅僅是SQL”,泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案,打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)一統(tǒng)江山的格局。并且,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。常見(jiàn)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識(shí)發(fā)現(xiàn)
支持來(lái)自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、流、api和其他平臺(tái)和應(yīng)用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中自助提取信息的工具和技術(shù)。如,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
4. 大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎
能夠過(guò)濾、聚合、豐富和分析來(lái)自多個(gè)完全不同的活動(dòng)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架,可以采用任何數(shù)據(jù)格式?,F(xiàn)今流行的流式計(jì)算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
通過(guò)在分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)隨機(jī)訪問(wèn)內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù),提供低延遲的訪問(wèn)和處理大量數(shù)據(jù)。
6. 分布式文件存儲(chǔ)
為了保證文件的可靠性和存取性能,數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。常見(jiàn)的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數(shù)據(jù)虛擬化
數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法,它允許應(yīng)用程序檢索和操作數(shù)據(jù),而不需要關(guān)心有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié),比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式,或者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理位置,并且可以提供單個(gè)客戶用戶視圖。
8. 數(shù)據(jù)集成
用于跨解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)編排的工具,如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
減輕采購(gòu)、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負(fù)擔(dān)的軟件,以加速數(shù)據(jù)對(duì)分析的有用性。
10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量
使用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)上的并行操作,對(duì)大型高速數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和充實(shí)的產(chǎn)品。
大數(shù)據(jù)技術(shù),就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù),它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。
大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。
一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)
數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù),是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型,開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。
互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng),大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和軟件定制也是一種模式,這里提供最詳細(xì)的報(bào)價(jià),如果你真的想做,可以來(lái)這里,這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒
零最后的是一四二五零,按照順序組合起來(lái)就可以找到,我想說(shuō)的是,除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容,如果只是湊熱鬧的話,就不要來(lái)了。
大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層:主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對(duì)大數(shù)據(jù)源的智能識(shí)別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)?;A(chǔ)支撐層:提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)所需的虛擬服務(wù)器,結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點(diǎn)攻克分布式虛擬存儲(chǔ)技術(shù),大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù),大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù),大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。
二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
主要完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型,數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型,以達(dá)到快速分析處理的目的。2)清洗:對(duì)于大數(shù)據(jù),并不全是有價(jià)值的,有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容,而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng),因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。
三、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái),建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù),并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù),異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù),數(shù)據(jù)組織技術(shù),研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù);開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。
開(kāi)發(fā)新型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),數(shù)據(jù)庫(kù)分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)緩存系統(tǒng)。其中,非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),分為:鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列存數(shù)據(jù)庫(kù)、圖存數(shù)據(jù)庫(kù)以及文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等類型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)審計(jì)等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R(shí)別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜,基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等。
1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng),支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);Zookeeper是一個(gè)分布式的,開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。
2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hadoop作為一個(gè)開(kāi)源的框架,專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì),HDFS作為其核心的存儲(chǔ)引擎,已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。HBase,是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù),可以認(rèn)為是hdfs的封裝,本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
3、數(shù)據(jù)清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢引擎,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算。
4、數(shù)據(jù)查詢分析:Hive的核心工作就是把SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表,并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。
5、數(shù)據(jù)可視化:對(duì)接一些BI平臺(tái),將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,用于指導(dǎo)決策服務(wù)。
NoSQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問(wèn)題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來(lái)的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間,但是不可否認(rèn),現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn),然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí):技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫,也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具,可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng),早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用,這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。
對(duì)于NoSQL并沒(méi)有一個(gè)明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
不需要預(yù)定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí),并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無(wú)共享架構(gòu):相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能,從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴(kuò)展:可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候,動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù),數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。
分區(qū):相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn),NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒(méi)有單點(diǎn)失效的問(wèn)題。
異步復(fù)制:和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復(fù)制,往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn),而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候,可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu),兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同,甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同??梢哉f(shuō),NoSQL各有所長(zhǎng),成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用,在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。