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大數(shù)據(jù)有精神分裂癥_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-02
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大數(shù)據(jù)有精神分裂癥_數(shù)據(jù)分析師

在物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)方面，有一些商業(yè)模式使物聯(lián)網(wǎng)貨幣化。近日，Kaggle已經(jīng)與一家主要工業(yè)集團進行合作。其目標(biāo)是開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家們運行公共需求以創(chuàng)造最好的新算法，來減少航空旅行延誤。

作為一名飛行?？?，我總是驚訝于航班有多少次不得不處于靜止模式并且只是環(huán)繞著機場。很多因素會導(dǎo)致這些延遲包括天氣狀況、交通擁堵和門的可用性。其中一個有趣的統(tǒng)計是，即使是削減掉10英里的平均飛行便可以為航空公司節(jié)省數(shù)百萬美元的燃油成本。

其中物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的銜接是一個很好的例子。該算法涉及到對飛行的歷史事件、飛行計劃、飛行軌道（實際GPS信息），天氣和FAA計劃的整體歷史分析。物聯(lián)網(wǎng)的真正好處是，飛行修正可以實時通過傳感數(shù)據(jù)完成，并且通過大數(shù)據(jù)分析還未出現(xiàn)的模式的可行性。

這帶來了一個有趣的悖論 – 大數(shù)據(jù)的精神分裂癥性質(zhì)。為了提供一個可操作的見解，實時數(shù)據(jù)流分析是必須的。但是，這個時間點流傳感器數(shù)據(jù)沒有多大用處，除非我們知道相互依賴的歷史數(shù)據(jù)和相互作用的模式。

傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)解決方案，如Hadoop，依賴于使用各種基于MapReduce的HDFS架構(gòu)進行批處理。最近，已經(jīng)有許多個流處理系統(tǒng)，如正在得到了很多的關(guān)注的ApacheSpark。我們需要一個統(tǒng)一的基于依賴批處理和流處理的解決方案。作為IT領(lǐng)導(dǎo)者，最后我想要的是一個架構(gòu)，在那里我可以維護多個代碼庫以解決單個業(yè)務(wù)問題。一種辦法是在MapReduce和風(fēng)暴或類似的系統(tǒng)之上構(gòu)建流處理應(yīng)用程序。

在物聯(lián)網(wǎng)的世界里，最關(guān)鍵的成功因素之一是，我們?nèi)绾文軌虍a(chǎn)生上下文敏感的，真正可操作的警報。這是一個老問題，對于這個問題人們已經(jīng)不再關(guān)注汽車報警器在停車場熄聲了。在物聯(lián)網(wǎng)解決方案需要緊縮億萬傳感器數(shù)據(jù)元素，并找到可行的模式。例如，什么真正構(gòu)成信用卡購買欺詐交易？什么天氣模式以及飛行員的技能和機場設(shè)備實際上會導(dǎo)致延遲？以下提議的架構(gòu)解決了這個難題。

大數(shù)據(jù)決策模式

大數(shù)據(jù)決策模式

有一個提供實時可操作警報的儀表盤。儀表板獲得其標(biāo)定的動力來自一個規(guī)則引擎。規(guī)則引擎不斷在批處理模式下運行，并通過數(shù)據(jù)挖掘算法和機器學(xué)習(xí)更新自己。實時流數(shù)據(jù)通過該批次系統(tǒng)生成動態(tài)規(guī)則連續(xù)搜索。這確保了只有在真正需要的時候警報才會響起。

一些開源的大數(shù)據(jù)技術(shù)來共同實現(xiàn)這一架構(gòu)。其中一個亮點是采用ApacheKafka（高通量分布式消息系統(tǒng)）。Kafka允許監(jiān)聽多個傳感器的話題，并提供流數(shù)據(jù)到ApacheStorm。Apache Flume 起著輸送成批處理和流式數(shù)據(jù)儲存庫中數(shù)據(jù)的作用。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)

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