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大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),作用及處理技術(shù)
2015-12-02
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大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),作用及處理技術(shù)


要理解大數(shù)據(jù)這一概念,首先要從”大”入手,”大”是指數(shù)據(jù)規(guī)模,大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別,其基本特征可以用4個(gè)V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)


第一,數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別,躍升到PB級(jí)別。
第二,數(shù)據(jù)類型繁多,如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,價(jià)值密度低。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
第四,處理速度快。1秒定律。最后這一點(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。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中,快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的”大數(shù)據(jù)”不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模,也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域,通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此,大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價(jià)值的信息,也體現(xiàn)在如何加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā),搶占時(shí)代發(fā)展的前沿。


大數(shù)據(jù)作用


大數(shù)據(jù)時(shí)代到來,認(rèn)同這一判斷的人越來越多。那么大數(shù)據(jù)意味著什么,他到底會(huì)改變什么?僅僅從技術(shù)角度回答,已不足以解惑。大數(shù)據(jù)只是賓語,離開了人這個(gè)主語,它再大也沒有意義。我們需要把大數(shù)據(jù)放在人的背景中加以透視,理解它作為時(shí)代變革力量的所以然。
變革價(jià)值的力量
未來十年,決定中國是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)(那個(gè)”思想者”),就是國民幸福。一體現(xiàn)在民生上,通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明,看我們?cè)谌伺c人關(guān)系上,做得是否比以前更有意義;二體現(xiàn)在生態(tài)上,通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明,看我們?cè)谔炫c人關(guān)系上,做得是否比以前更有意義??傊?,讓我們從前10年的意義混沌時(shí)代,進(jìn)入未來10年意義澄明時(shí)代。
變革經(jīng)濟(jì)的力量
生產(chǎn)者是有價(jià)值的,消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值,消費(fèi)者不認(rèn)同的,就賣不出去,就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值;只有消費(fèi)者認(rèn)同的,才賣得出去,才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識(shí)別意義,從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動(dòng)內(nèi)需的原理。
變革組織的力量
隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來,組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無組織的組織力量。最先反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的,是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用,如RSS、維基、博客等。 大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量,在于它通過追隨意義而獲得智慧。


大數(shù)據(jù)處理


周濤博士表示:大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要絕對(duì)精確,要相關(guān)不要因果。
大數(shù)據(jù)處理的流程
具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實(shí)有很多,但是根據(jù)筆者長時(shí)間的實(shí)踐,總結(jié)了一個(gè)普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程,并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步,分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析,最后是數(shù)據(jù)挖掘。
大數(shù)據(jù)處理之一:采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù),并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如,電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù),除此之外,Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作,比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬,所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。
大數(shù)據(jù)處理之二:導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲(chǔ)集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算,來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。
導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆,甚至千兆級(jí)別。
大數(shù)據(jù)處理之三:統(tǒng)計(jì)/分析
統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數(shù)常見的分析需求,在這方面,一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等,而一些批處理,或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,其對(duì)系統(tǒng)資源,特別是I/O會(huì)有極大的占用。
大數(shù)據(jù)處理之四:挖掘
與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是,數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算,從而起到預(yù)測(Predict)的效果,從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟,才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。



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