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對(duì)于大數(shù)據(jù)，你必須要明白
2016-04-28
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對(duì)于大數(shù)據(jù)，你必須要明白

大數(shù)據(jù)目前的技術(shù)和應(yīng)用都是在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等方面，主要針對(duì)OLAP（Online Analytical System），從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，包含兩條腿：一條腿是批量數(shù)據(jù)處理（包括MR、MPP等），另一條腿實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理（Storm、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)等）。在此基礎(chǔ)上，部分場(chǎng)景又發(fā)現(xiàn)MR框架或?qū)崟r(shí)框架不能很好的滿足近線、迭代的挖掘需要，故又產(chǎn)生了目前非?；鸬幕趦?nèi)存數(shù)據(jù)處理Spark框架。很多企業(yè)目前的大數(shù)據(jù)框架是，一方面以 Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架處理底層的數(shù)據(jù)加工和處理，把按照業(yè)務(wù)邏輯處理完的數(shù)據(jù)直接送入到應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)中；另一方面以Storm流處理引擎處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)營(yíng)銷的規(guī)則觸發(fā)相應(yīng)的營(yíng)銷場(chǎng)景。同時(shí)，用基于Spark處理技術(shù)集群滿足對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加工、挖掘的需求。

   

可以看出，大數(shù)據(jù)說(shuō)白了就是還沒(méi)有進(jìn)入真正的交易系統(tǒng)，沒(méi)有在OLTP（Online Transaction system）方面做出太大的貢獻(xiàn)。至于很多文章把大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)、泛在網(wǎng)、智慧城市都聯(lián)系在一起，大數(shù)據(jù)不過(guò)是條件之一，其余的OLTP系統(tǒng)是否具備，物理網(wǎng)絡(luò)甚至組織架構(gòu)都是重要因素。
    隨著時(shí)代變遷，大浪淘沙，作為數(shù)據(jù)行業(yè)的一員，我們每個(gè)人都在不同的角色之間轉(zhuǎn)換，今天你可能是科學(xué)家，明天就會(huì)變成架構(gòu)師，今天的工程師也會(huì)變成幾年后的科學(xué)家，部分人還終將步入跟風(fēng)者的行列。

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