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請問大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？

分布式計算，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，分類、聚類等算法。

創(chuàng)新互聯(lián)公司主要業(yè)務有網(wǎng)站營銷策劃、成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設、微信公眾號開發(fā)、小程序設計、H5建站、程序開發(fā)等業(yè)務。一次合作終身朋友，是我們奉行的宗旨；我們不僅僅把客戶當客戶，還把客戶視為我們的合作伙伴，在開展業(yè)務的過程中，公司還積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗、成都全網(wǎng)營銷資源和合作伙伴關(guān)系資源，并逐漸建立起規(guī)范的客戶服務和保障體系。 

大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。

擴展資料：

大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)

MPP 和 NoSQL 有什么區(qū)別? 架構(gòu)上, 應用上

MPP是一種進行系統(tǒng)擴展的方式，它由多個SMP服務器通過一定的節(jié)點互聯(lián)網(wǎng)絡進行連接，協(xié)同工作，完成相同的任務，從用戶的角度來看是一個服務器系統(tǒng)。每一個節(jié)點只能訪問自己本地資源（內(nèi)存，存儲等），是一種完全無共享結(jié)構(gòu)（Share Nothing）結(jié)構(gòu)。

而NoSql=Not Only Sql。泛指的是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。大概分為四類。Key-Value存儲的數(shù)據(jù)庫，列式存儲數(shù)據(jù)庫（Hbase），文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形數(shù)據(jù)庫。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構(gòu)支持多類應用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實現(xiàn)應對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關(guān)聯(lián)運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關(guān)系表達能力，在應用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度更高，并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應用對高價值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求，以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內(nèi)信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)有哪些

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復雜，基礎的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統(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是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，提供數(shù)據(jù)同步服務。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

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)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成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)化迭代工作負載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進行可視化，用于指導決策服務。

MPP與Hadoop是什么關(guān)系

NUMA全稱為Non-Uniform

Memory

Access，是主流服務服務器為了提高SMP的可擴展性而采用的一種體系結(jié)構(gòu)。主流服務器一般由多個NUMA節(jié)點組成，每個NUMA節(jié)點是一個SMP結(jié)構(gòu)，一般由多個CPU組成，并且具有本地內(nèi)存和IO設備。NUMA節(jié)點可以直接訪問本地內(nèi)存，也可以通過NUMA互聯(lián)模塊訪問其他NUMA節(jié)點的內(nèi)存，但是訪問本地內(nèi)存的速度遠遠高于遠程訪問速度，因此，開發(fā)程序要盡量減少不同NUMA節(jié)點之間的信息交互。

MPP是一種海量數(shù)據(jù)實時分析架構(gòu)。

MPP作為一種不共享架構(gòu)，每個節(jié)點運行自己的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等，節(jié)點之間信息交互只能通過網(wǎng)絡連接實現(xiàn)。MPP架構(gòu)目前被并行數(shù)據(jù)庫廣泛采用，一般通過scan、sort和merge等操作符實時返回查詢結(jié)果。目前采用MPP架構(gòu)的實時查詢系統(tǒng)有EMC

Greenplum、HP

Vertica和Googl

e

Dremel，這些都是實時數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域非常有特點的系統(tǒng)，尤其是Dremel可以輕松擴展到上千臺服務器，并在數(shù)秒內(nèi)完成TB級數(shù)據(jù)的分析。

Hadoop作為一個開源項目群本身和MPP并沒有什么直接關(guān)系，Hadoop中的子項目MapReduce雖然也是做數(shù)據(jù)分析處理的，但是一般只適用于離線數(shù)據(jù)分析，區(qū)別與MPP較為明顯。因為Map和Reduce兩個過程涉及到輸出文件的存取和大量網(wǎng)絡傳輸，因此往往達不到實時處理的要求。與MapReduce

相似的系統(tǒng)還有Microsoft

Dryad和Google

pregel。

綜上所述，NUMA是一種體系結(jié)構(gòu)，MPP是一種實時海量數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，而Hadoop是一個關(guān)于數(shù)據(jù)存儲處理的項目群，其中的MapReduce是一種離線海量數(shù)據(jù)分析架構(gòu)。

實測對比GreenPlum和Hive，GP比Hive性能高出至少一個數(shù)量級，但是大部分場景下，依然是秒級甚至分鐘級的延遲，距離具體通常意義的實時毫秒級，差距巨大。

另外說一句，廣義的Hadoop包括

Impala,

Presto

|

Distributed

SQL

Query

Engine

for

Big

Data

這些MPP架構(gòu)的SQL引擎。Hadoop社區(qū)還在持續(xù)發(fā)展，Spark還在持續(xù)給人們帶來驚喜，開源軟件的迷人之處也在于此。

大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些？

隨著大數(shù)據(jù)分析市場迅速擴展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術(shù)在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對大數(shù)據(jù)的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術(shù)

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預測模型，從而提高業(yè)務性能或降低風險。同時，大數(shù)據(jù)的預測分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發(fā)現(xiàn)

支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫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。

4. 大數(shù)據(jù)流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(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)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過在分布式計算機系統(tǒng)中動態(tài)隨機訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲

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在多個節(jié)點上的計算機網(wǎng)絡。常見的分布式文件系統(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)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進行數(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)準備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負擔的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。

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