
大數(shù)據(jù)實踐 基礎(chǔ)架構(gòu)先行_數(shù)據(jù)分析師
大數(shù)據(jù)被認為是下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿,誰率先抓住大數(shù)據(jù)的先機即意味著能夠在未來市場競爭之中取得桿位。當前大數(shù)據(jù)市場除了傳統(tǒng)廠商之外,還同時涌現(xiàn)出一大批創(chuàng)新技術(shù)廠商,并且像零售、金融、互聯(lián)網(wǎng)、政府機構(gòu)、科研教育等行業(yè)用戶對于大數(shù)據(jù)的認知與認可大大超過了以往任何一項IT技術(shù)。歸根結(jié)底,這是因為大數(shù)據(jù)能夠?qū)I(yè)務(wù)產(chǎn)生最直接的影響。因此,國內(nèi)外用戶紛紛開始對采用、部署大數(shù)據(jù)解決方案或技術(shù)躍躍欲試,就像著名調(diào)研機構(gòu)Garnter的技術(shù)發(fā)展規(guī)律周期(Hype Cycle)所述,大數(shù)據(jù)當前處于上升期和快速發(fā)展時期,人們當前對于大數(shù)據(jù)的期望值也是越來越高。從而使得很多用戶并不能夠冷靜思考和對待大數(shù)據(jù),甚至一開始狂熱追求各種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與算法,這種本末倒置的做法最終很大可能會讓期望走向功虧一簣。俗話說,工欲善其事必先利其器,在大數(shù)據(jù)實踐之中,基礎(chǔ)架構(gòu)就猶如基石一般,是構(gòu)建一切的基礎(chǔ),基礎(chǔ)架構(gòu)基石不穩(wěn),大數(shù)據(jù)“大廈將傾”,具有優(yōu)秀的基礎(chǔ)架構(gòu)才能夠讓用戶在未來的大數(shù)據(jù)之路中越走越寬。
圖一:Garnter著名的技術(shù)發(fā)展規(guī)律周期(Hype Cycle)圖,每項技術(shù)的發(fā)展過程均可分為五個階段:上升期、快速發(fā)展期、下降期、爬坡期和穩(wěn)定應(yīng)用期,當前大數(shù)據(jù)異常火爆,正在快速發(fā)展期。
大數(shù)據(jù)時代下的基礎(chǔ)架構(gòu)挑戰(zhàn)
毫無疑問,大數(shù)據(jù)時代下,要想實現(xiàn)更大的業(yè)務(wù)價值,首先需要解決的就是基礎(chǔ)架構(gòu)問題,基礎(chǔ)架構(gòu)之中存儲又是重中之重。當前趨勢下,社交媒體、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、多媒體應(yīng)用等趨勢興起使得非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大幅增長,加上傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長,用戶的整體數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出海量、高增長的狀態(tài)。如何面對數(shù)據(jù)源繁多、數(shù)據(jù)增長速度快速、數(shù)據(jù)種類豐富化、數(shù)據(jù)存取形式復(fù)雜化以及應(yīng)用需求多樣化就成為當前大部分用戶首要面對的挑戰(zhàn)和難題。
圖二:全球知名調(diào)研機構(gòu)IDC公司 對全球數(shù)據(jù)增長以及數(shù)據(jù)類型分布情況的調(diào)研與預(yù)測,未來幾年,數(shù)據(jù)增長會越來越快,其中非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占比重將會越來越大。
著名咨詢機構(gòu)麥肯錫認為,大數(shù)據(jù)是指其大小超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件的采集、存儲、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)公認的4V特征包括:容量、類型、速度以及價值(volume、variety、velocity和value)。著名調(diào)研機構(gòu)IDC對于大數(shù)據(jù)技術(shù)定位為:通過高速捕捉、發(fā)現(xiàn)和/或分析,從大容量數(shù)據(jù)中獲取價值的一種新的技術(shù)架構(gòu)。另外一方面,我們也可以發(fā)現(xiàn)當前對于大數(shù)據(jù)的一個誤區(qū)廣泛存在于用戶之中:當前仍然有很大一部分用戶認為新興起的Hadoop技術(shù)、商業(yè)智能分析(BI)這些就意味著大數(shù)據(jù),他們認為掌控好Hadoop或者BI即可掌控大數(shù)據(jù)。事實上,大數(shù)據(jù)不僅僅是Hadoop或者商業(yè)智能分析,這些熱門技術(shù)是大數(shù)據(jù)分析和處理過程中當前熱門的領(lǐng)域,而要想真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值、為業(yè)務(wù)發(fā)展服務(wù),則需要從全面的角度考慮,比如:大數(shù)據(jù)不僅僅是海量小文件數(shù)據(jù),那些容量巨大的文件數(shù)據(jù)同樣屬于大數(shù)據(jù)的范疇,你的基礎(chǔ)架構(gòu)是否同時能夠快速、有效地應(yīng)對不同類型、大小的文件數(shù)據(jù)的存儲、分析與處理呢?因此,對于用戶的基礎(chǔ)架構(gòu)而言,在容量足夠大的數(shù)據(jù)存儲需求前提下,首先需要更高的速度和存儲效率來滿足海量數(shù)據(jù)存儲,從而可以滿足多樣性的數(shù)據(jù)要求,最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲的價值。
圖三:大數(shù)據(jù)公認的4V特征:容量、類型、速度以及價值,大數(shù)據(jù)這四個特征使得傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)無法應(yīng)對,要想實現(xiàn)價值這個環(huán)節(jié),首先需要在基礎(chǔ)架構(gòu)上做好充足的準備。
圖四:2012針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的調(diào)查,在目前企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)中主要存在著擴展性差、資源利用率低、應(yīng)用部署復(fù)雜、運營成本高等問題。
因此,傳統(tǒng)存儲產(chǎn)品由于自身的設(shè)計缺陷,在擴展性方面、與上層應(yīng)用集成度、高性能、自動化能力、成本等方面已經(jīng)很難滿足大數(shù)據(jù)諸多的存儲特征,根本很難肩負起企業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、分析以及應(yīng)用的諸多需求。尤其當前數(shù)據(jù)的類型豐富程度、容量愈發(fā)變大的情況下,并且在業(yè)務(wù)部門跟IT日益緊密的趨勢下,對于數(shù)據(jù)的存儲與分析的速度和性能要求越來越高,對海量數(shù)據(jù)的快速、高效存儲絕對應(yīng)該是大數(shù)據(jù)時代存儲系統(tǒng)的第一必備要求,否則大數(shù)據(jù)后續(xù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析、處理都將成為空談。對于用戶而言,尋求符合大數(shù)據(jù)時代下全新需求的存儲產(chǎn)品就成為大勢所趨。據(jù)悉,華為將于9月2號在上海世博中心舉辦云計算大會,其中海量存儲分論壇將于9月2號下午召開,該分論壇將重點討論大數(shù)據(jù)存儲發(fā)展趨勢和行業(yè)洞察。參會者將能了解到華為大數(shù)據(jù)存儲戰(zhàn)略以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在石油、衛(wèi)星測繪等行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,對于國內(nèi)想了解大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)內(nèi)容的用戶將會是一次難得的良機。
看清大數(shù)據(jù)趨勢 不再霧里看花
在大數(shù)據(jù)時代下,大數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品顯然要比傳統(tǒng)存儲產(chǎn)品考慮更多因素,目前市場中已經(jīng)有很多專門為大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計和開發(fā)的存儲系統(tǒng),這其中包括國內(nèi)和國外諸多廠商的產(chǎn)品。雖然有很多產(chǎn)品可供大家參考和選擇。但是對于用戶而言,能夠看清大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的發(fā)展趨勢,則可在基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)方面不再霧里看花。
趨勢一:容量大、易擴展。眾人皆知,大數(shù)據(jù)的容量往往是PB級別,甚至有些用戶的數(shù)據(jù)量開始達到EB級別,這要求未來的存儲系統(tǒng)能夠具備容量大、易擴展的特點。
趨勢二:高性能。大數(shù)據(jù)的一大特征即為速度,要求存儲系統(tǒng)能夠快速存儲數(shù)據(jù),因此這要求存儲系統(tǒng)的響應(yīng)速度能夠符合大數(shù)據(jù)的要求。
趨勢三:多集成。大數(shù)據(jù)時代下,數(shù)據(jù)來源廣泛與復(fù)雜,不同類型的數(shù)據(jù)訪問、處理和分析的方式不同,這就要求大數(shù)據(jù)時代下存儲系統(tǒng)的接口集成化,使得大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)能夠應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)需求。
趨勢四:自動化。由于大數(shù)據(jù)使得數(shù)據(jù)量大幅增加以及數(shù)據(jù)處理流程、方式更加復(fù)雜,給存儲系統(tǒng)的管理、維護變得更加復(fù)雜。因此,管理自動化也是衡量大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的重要趨勢。
趨勢五:安全可靠。大數(shù)據(jù)最為核心的價值所在即為數(shù)據(jù),因此確保數(shù)據(jù)的安全可靠也是大數(shù)據(jù)存儲需要重點考慮的因素。保證數(shù)據(jù)的可用性、完整性和持久化都是未來存儲系統(tǒng)所必備的趨勢。
趨勢六:彈性成本。大數(shù)據(jù)并不意味著用戶必須要在基礎(chǔ)架構(gòu)上一次性投入大額成本,具有彈性、可擴展的存儲系統(tǒng)能夠幫助用戶實現(xiàn)彈性成本,讓不同層面的用戶都能在大數(shù)據(jù)浪潮中淘金。
綜述
追本溯源,在大數(shù)據(jù)時代下,我們往往不能只將眼光盯在數(shù)據(jù)分析與處理層面,用戶在嘗試大數(shù)據(jù)解決方案之前,更應(yīng)從全面角度去審視自身的基礎(chǔ)架構(gòu)是否適合大數(shù)據(jù)未來的需求與發(fā)展——大數(shù)據(jù)實踐,基礎(chǔ)架構(gòu)先行。只有如此,方能在大數(shù)據(jù)浪潮之中淘得金!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10