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完整的大数据的技术体系,学大数据一定要知道啦

我们学习大数据是为了掌握技术,利用技术更好的为我们完成目的,这样我们要了解整个大数据挖掘处理数据的技术体系。大数据的好处就是能够大批量的处理数据。大数据出现颠覆了

大数据处理技术体系

  我们学习大数据是为了掌握技术,利用技术更好的为我们完成目的,这样我们要了解整个大数据挖掘处理数据的技术体系。大数据的好处就是能够大批量的处理数据。大数据出现颠覆了传统数据处理的一系列技术,如大数据获取方式的改变导致数据规模迅速膨胀,相对于传统的数据库系统,其索引、查询以及存储都面临着严峻的考验,而且怎样快速地完成大数据的分析也是传统数据分析方法无法解决的。为此针对规模大、速度快、数据多样、价值密度低的大数据,科多小编将大数据处理技术体系总结如图所示。

  大数据处理技术体系主要涉及大数据的采集技术、存储技术、分析及挖掘技术、可视化呈现技术4个部分。

  1)大数据的采集: 来自于不同领域的大数据,其特点、数据量以及用户数目不同,按照结构特点,可划分为 3 种类型: 结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。大数据采集的挑战是并发数高、流式数据速度快。

  2)大数据的存储: 改进的轻型数据库可用于完成大数据的存储并响应用户的简单查询与处理请求; 而当数据量超过轻型数据库的存储能力时, 则需要借助于大型分布式数据库或存储集群平台,且随着互联网技术和云计算技术的发展,建立在分布式存储基础上的云存储已经成为大数据存储的主要趋势。大数据存储的主要挑战是数据异构、结构多样、规模大。

  3)大数据分析及挖掘: 大数据的分析涉及简单的统计分析以及分类汇总,其挑战在于导入数据量大,查询请求多; 而大数据挖掘涉及数据的分类、聚类、频繁项挖掘等,其算法复杂,计算量大。

  4)大数据可视化: 大数据的挖掘及分析结果将在显示终端以友好、形象、易于理解的形式呈现以供专业人士分析结果的准确性或为用户提供决策信息支持。大数据呈现的挑战在于数据维度高、呈现需求多样化。大数据处理环节中各技术功能的相互配合使用可为大数据价值的有效实现提供技术基础。

  1.大数据获取不同领域对应的数据采集方法以及工具也不同,如互联网领域中,用于日志采集的大数据获 取 工 具,Hadoop 的 Chukwa[32]、Cloudera 的 Flume、Facebook 的 Scribe、LinkedIn 的 Kafka 等,用于网络数据采集的网络爬虫或网站公开 API 等方式; 物联网领域中,用于数据感知的 MEMS 传感器、光纤传感器、无线传感器等。数据产生以及采集方式的发展为大数据的获得提供了重要基础。获取的大数据按照结构的不同,可分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。

  2.1.轻型数据库对应于大数据获取环节,当数据量在轻型数据库存储能力范围内,且仅为响应用户简单的查询或者处理请求的情况下可将数据存储至轻型数据库内。图 2 中对应的大数据存储的轻型数据库[36]包括关系型数据库 SQL、非 关 系 型 数据库 NoSQL 以及新型数据库 NewSQL,通过轻型数据库可响应简单的大数据查询以及处理需求,

  2.2.大数据存储平台当用户提出大数据分析以及复杂的挖掘请求或数据量已经远超过轻型数据库的存储能力时,应将大数据导入大型分布式存储数据库或者分布式存储集群。目前典型的大数据存储平台包括InfoBrignt、Hadoop(Pig和 Hive) 、YunTable、HANA以及 Exadata等,以上数据库中除 Hadoop 外均可满足大数据的在线分析请求。

  3.大数据查询及处理需求由于大数据所属领域不同,其查询及处理需求的分类不同。例如,互联网行业按照其业务需求,可以将大数据处理技术分为在线、近线以及离线,其中在线模式下数据的处理时间一般限定在毫秒甚至是微秒范围内,而离线模式下数据的处理时间可延长至以天为单位,近线模式的数据处理时间则位于二者之间,即可在分钟级以及小时级之间; 而按照处理需求划分,大数据的处理需求可面向于海量数据的分布式处理、非结构化数据处理以及实时数据处理。

  4.大数据的计算平台最早的计算资源是只能由专业人员使用的大型机,之后发展成个人电脑走进千家万户,现为了满足海量数据运算的需要,这些小型的服务器又通过网络搭建集群提供更强大的计算资源,且为了方便管理、部署及提高资源使用率,虚拟化技术应运而生。最终所有的 IT 资源都会迁移到“云”中。

  5.大数据挖掘技术对于大数据的挖掘请求,包括面向于文本的挖掘、机器学习等,挖掘算法的复杂度高、数据的计算量大,针对于大数据的规模大、速度快以及类型多样的特 点

  这就是整个大数据开发的技术流程体系,我们要认真学习其中的各个点,因为实际应用中不一定重点是哪个点,当然最重要的是数据分析过程,毕竟只有数据是产生不了价值的,而可视化处理让数据展现的内容更加丰富,这是大数据工作革命性的一点。好的大数据培训也应当针对这些技术环节来铺展学习课程,这样教出来的学生才有实际应用价值。

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