
衡量大數(shù)據(jù)技術(shù)的四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是哪些呢?
一、流處理
隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)不斷的增長,業(yè)務(wù)的流程也不斷的復(fù)雜,越來越多人注意力都放在了數(shù)據(jù)流當(dāng)中,而不是數(shù)據(jù)集。
做決策的最感興趣的是如何抓住組織的命脈,并且獲取到有價(jià)值的結(jié)果。數(shù)據(jù)流的架構(gòu)是能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)進(jìn)行隨時(shí)隨機(jī)的處理,而就目前的數(shù)據(jù)庫技術(shù)并不對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行合適的處理。
比如:計(jì)算一組數(shù)據(jù)的平均值,用一個(gè)傳統(tǒng)的腳本就可以實(shí)現(xiàn)。但是對(duì)于移動(dòng)數(shù)據(jù)的平均值來計(jì)算的話,不管是增長還是到達(dá)又是新的一個(gè)但愿,還需要 有更加有效的算法才可以。如果你搭建數(shù)據(jù)倉庫,并且執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)并開發(fā)像SAS的商業(yè)產(chǎn)品也可以實(shí)現(xiàn)。但是建立一個(gè)數(shù)據(jù)流統(tǒng)集,那就要將移動(dòng)數(shù)據(jù)塊 去除或者重新添加,再對(duì)于移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,這樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫不存在或者不成熟之類的。
數(shù)據(jù)流的周邊的生態(tài)系統(tǒng)還有欠發(fā)展。如果你現(xiàn)在和一家供應(yīng)商進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的洽談,那么你就一定要了解下數(shù)據(jù)流處理對(duì)你這個(gè)項(xiàng)目是不是很重要,而且確定你是否可以為數(shù)據(jù)商提供的能力。
二、數(shù)據(jù)并行化
大數(shù)據(jù)的定義費(fèi)相當(dāng),下面這個(gè)定義對(duì)你來說相對(duì)會(huì)游泳。“小數(shù)據(jù)”的就好像是桌面的環(huán)境,存儲(chǔ)的能力一般在1G或者到10G之間,“中數(shù)據(jù)”的存儲(chǔ)大小大約在100GB到1TB之間,“大數(shù)據(jù)”的存儲(chǔ)分布式在很多機(jī)器上,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量在1TB到多個(gè)PB之間。
如果你的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式環(huán)境當(dāng)中,并且希望在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的處理,這個(gè)時(shí)候就需要分布式數(shù)據(jù)處理。
在分布式數(shù)據(jù)當(dāng)中有一個(gè)并行處理的數(shù)據(jù)脫穎而出,Hadoop這個(gè)分布式數(shù)據(jù)目前被大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)人員應(yīng)用最廣泛。Hadoop其中還包括了很多大型的分布式文件,以方便分布式查詢。
三、摘要索引
摘要索引指的就是對(duì)于數(shù)據(jù)在創(chuàng)建的時(shí)候進(jìn)行一個(gè)計(jì)算上的摘要,主要是為了將查詢的加速。摘要索引的問題是你需要在執(zhí)行查詢之前就要將計(jì)劃給做好,因?yàn)樗怯邢拗频摹?/span>
數(shù)據(jù)的不斷增長,對(duì)于數(shù)據(jù)索引的摘要的要求不會(huì)中斷,不管是短期還是未來的長期,供應(yīng)商都必要對(duì)于摘要的索引制定一個(gè)相當(dāng)明確的策略。
可視化的工具主要分為兩大類。
探索性可視化描述工作可以為做決策的人和數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行不同數(shù)據(jù)的聯(lián)系,這是一種可視化的洞察力。類似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView,這是一類。
在敘事上的可視化工具是被設(shè)計(jì)成為一種獨(dú)特的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索,比如你想在可視化的方式上進(jìn)行一個(gè)序列的地獄查詢一個(gè)企業(yè)的銷售業(yè)績就可以事先通過可視化格式創(chuàng)建。數(shù)據(jù)會(huì)按照不同的地域進(jìn)行戰(zhàn)士,并且會(huì)根據(jù)定義的公式來進(jìn)行排序。
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