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大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)
2016-12-12
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大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理(數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等)、大數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與應(yīng)用(數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)安全與隱私等)。

該圖展示了如何將大量的數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列的加工和處理，最終以有價值的信息形式到達用戶的手中。在數(shù)據(jù)分析中，云技術(shù)與傳統(tǒng)方法之間進行聯(lián)合，使得一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法能夠成功地運用到大數(shù)據(jù)的范疇中來。

一、數(shù)據(jù)的采集技術(shù)

數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端(Web、App或傳感器形式等)的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并允許用戶通過這些數(shù)據(jù)來進行簡單的查詢和處理工作。

二、數(shù)據(jù)集成與處理技術(shù)

數(shù)據(jù)的集成就是將各個分散的數(shù)據(jù)庫采集來的數(shù)據(jù)集成到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群中，以便對數(shù)據(jù)進行集中的處理。

該階段的挑戰(zhàn)主要是集成的數(shù)據(jù)量大，每秒的集成數(shù)據(jù)量一般會達到百兆，甚至千兆。

三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

數(shù)據(jù)的海量化和快增長特征是大數(shù)據(jù)對存儲技術(shù)提出的首要挑戰(zhàn)。為適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)量，大數(shù)據(jù)采用由成千上萬臺廉價PC來存儲數(shù)據(jù)方案，以降低成本，同時提供高擴展性。

考慮到系統(tǒng)由大量廉價易損的硬件組成，為了保證文件整體可靠性，大數(shù)據(jù)通常對同一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上存儲多份副本，同時，為了保障海量數(shù)據(jù)的讀寫能力，大數(shù)據(jù)借助分布式存儲架構(gòu)提供高吐量的數(shù)據(jù)訪問。

目前，Google的GFS(Google File System)和Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System是較為有名的大數(shù)據(jù)文件存儲技術(shù)。HDFS是GFS的開源實現(xiàn)，它們均采用分布式存儲的方式存儲數(shù)據(jù)(將文件塊復制在幾個不同的節(jié)儲節(jié)點上)。在實現(xiàn)原理上，它們均采用主從控制模式(主節(jié)點存儲元數(shù)據(jù)、接收應(yīng)用請求并且根據(jù)請求類型進行應(yīng)答，從節(jié)點則負責存儲數(shù)據(jù))。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)的典型代表是Google 的 Big Table 和Hadoop的HBase。Big Table 基于GFS，HBase基于HDFS。作為NoSQL(Not only SQL)數(shù)據(jù)庫，它們?yōu)閼?yīng)用提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲功能和類似數(shù)據(jù)庫的簡單數(shù)據(jù)查詢功能，并為MapReduce 等并行處理方式提供數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)結(jié)果的存儲。

四、大數(shù)據(jù)的分析與挖掘

數(shù)據(jù)分析與挖掘是大數(shù)據(jù)處理流程中最為關(guān)鍵的步驟。

在人類全部數(shù)字化數(shù)據(jù)中，僅有非常小的一部分(約占數(shù)據(jù)量的1%)數(shù)值型數(shù)據(jù)得到了深入分析和挖掘(如：回歸、分類、聚類)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對網(wǎng)頁索引、社交數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行了淺層分析(如：排序)。占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還難以進行有效的分析。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展需要取得兩個方面的突破：

一是對體量龐大的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行高效率的深度分析，挖掘隱性知識(如：從自然語言構(gòu)成的文本網(wǎng)頁中理解和識別語義、情感、意圖等);

二是對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，將海量數(shù)據(jù)復雜多源的語音、圖像和視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機器可識別的，具有明確語義的信息，進而從中提取有用的知識。

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