
大數(shù)據(jù)的關鍵技術
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理需求
大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)來源非常豐富且數(shù)據(jù)類型多樣,存儲和分析挖掘的數(shù)據(jù)量龐大,對數(shù)據(jù)展現(xiàn)的要求較高,并且很看重數(shù)據(jù)處理的高效性和可用性。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法的不足
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一,且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小,大多采用關系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言,傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術追求高度一致性和容錯性,根據(jù)CAP理論,難以保證其可用性和擴展性。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是以處理器為中心,而大數(shù)據(jù)環(huán)境下,需要采取以數(shù)據(jù)為中心的模式,減少數(shù)據(jù)移動帶來的開銷。因此,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法,已經(jīng)不能適應大數(shù)據(jù)的需求!
大數(shù)據(jù)的處理流程包括哪些環(huán)節(jié)?每個環(huán)節(jié)有哪些主要工具?
大數(shù)據(jù)的基本處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程并無太大差異,主要區(qū)別在于:由于大數(shù)據(jù)要處理大量、非結構化的數(shù)據(jù),所以在各個處理環(huán)節(jié)中都可以采用MapReduce等方式進行并行處理。
大數(shù)據(jù)技術為什么能提高數(shù)據(jù)的處理速度?
大數(shù)據(jù)的并行處理利器——MapReduce
大數(shù)據(jù)可以通過MapReduce這一并行處理技術來提高數(shù)據(jù)的處理速度。MapReduce的設計初衷是通過大量廉價服務器實現(xiàn)大數(shù)據(jù)并行處理,對數(shù)據(jù)一致性要求不高,其突出優(yōu)勢是具有擴展性和可用性,特別適用于海量的結構化、半結構化及非結構化數(shù)據(jù)的混合處理。
MapReduce將傳統(tǒng)的查詢、分解及數(shù)據(jù)分析進行分布式處理,將處理任務分配到不同的處理節(jié)點,因此具有更強的并行處理能力。作為一個簡化的并行處理的編程模型,MapReduce還降低了開發(fā)并行應用的門檻。
MapReduce是一套軟件框架,包括Map(映射)和Reduce(化簡)兩個階段,可以進行海量數(shù)據(jù)分割、任務分解與結果匯總,從而完成海量數(shù)據(jù)的并行處理。
MapReduce的工作原理其實是先分后合的數(shù)據(jù)處理方式。Map即“分解”,把海量數(shù)據(jù)分割成了若干部分,分給多臺處理器并行處理;Reduce即“合并”,把各臺處理器處理后的結果進行匯總操作以得到最終結果。如右圖所示,如果采用MapReduce來統(tǒng)計不同幾何形狀的數(shù)量,它會先把任務分配到兩個節(jié)點,由兩個節(jié)點分別并行統(tǒng)計,然后再把它們的結果匯總,得到最終的計算結果。
MapReduce適合進行數(shù)據(jù)分析、日志分析、商業(yè)智能分析、客戶營銷、大規(guī)模索引等業(yè)務,并具有非常明顯的效果。通過結合MapReduce技術進行實時分析,某家電公司的信用計算時間從33小時縮短到8秒,而MKI的基因分析時間從數(shù)天縮短到20分鐘。
說到這里,再看一看MapReduce與傳統(tǒng)的分布式并行計算環(huán)境MPI到底有何不同?MapReduce在其設計目的、使用方式以及對文件系統(tǒng)的支持等方面與MPI都有很大的差異,使其能夠更加適應大數(shù)據(jù)環(huán)境下的處理需求。
大數(shù)據(jù)技術在數(shù)據(jù)采集方面采用了哪些新的方法
系統(tǒng)日志采集方法
很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具,多用于系統(tǒng)日志采集,如Hadoop的Chukwa,Cloudera的Flume,F(xiàn)acebook的Scribe等,這些工具均采用分布式架構,能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。
網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法:對非結構化數(shù)據(jù)的采集
網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結構化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來,將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件,并以結構化的方式存儲。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集,附件與正文可以自動關聯(lián)。
除了網(wǎng)絡中包含的內容之外,對于網(wǎng)絡流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
其他數(shù)據(jù)采集方法
對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)或學科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù),可以通過與企業(yè)或研究機構合作,使用特定系統(tǒng)接口等相關方式采集數(shù)據(jù)。
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