在发展历程上,大数据与云计算很类似,开始都搞不清是什么概念,但有很多人在说,难免南辕北辙。一个非常有趣现象:会有很多人说大数据不是什么,但很少有人说是什么。但这都不妨碍大数据成为产业发展趋势,当务之急是不纠缠于概念,直接关注有哪些应用可以落地,可以采用哪些大数据技术。

大数据成为产业发展趋势,哪些应用可以落地,需要采用什么技术?

  技术三分天下,传统数据处理技术以数据库技术为主,主要应用在联机事物处理(OLTP)的应用场合,后来的数据仓库、数据集市都是数据库技术的发展和延伸。数据库技术已经有30年的历史,可以将其概括为一句话“一种架构支持所有应用”。数据库技术以结构化数据为主,而结构化数据也是价值密度最高的数据。而半结构化数据、非结构化数据价值密度相对比较低,如果采用传统数据库技术处理这些数据,会被认为得不偿失。

  大数据时代,以hadoop为代表的NoSQL技术,以列式数据处理为代表的MPP NewSQL技术应运而生,为半结构化数据、非结构化数据提供了技术支撑基础,以互联网企业为代表,创造了各种新的商业模式,也开启了大数据应用的时代。

  在大数据时代,对于分析类应用的需求不断增加,特别对于传统行业/企业,大数据分析需求首先包括结构化数据,这已经分析了30多年,如今结构化数据分析需要与各种半结构化数据、非结构化数据分析相结合,用全数据的视野,指导行业/企业的业务应用和实践。这就导致一种架构难以完全满足大数据的需求,“多种架构支持多类应用”就成为了大数据处理应用的基本思路,出现了OldSQL、NewSQL和NoSQL三分天下的市场格局。

  混搭或将不可避免,大数据应用采用多种架构支撑不可避免。中国移动就采用了MPP和Hadoop混搭架构,配合原有数据仓系统,开展大数据的应用。其中,传统DW(数据仓库)做高价值数据,也就是结构化数据的加工,MPP做长期结构化数据的存储和自助分析,Hadoop用于非结构化数据处理、挖掘和历史存储。

  MPP是将传统分布式数据库的理论运行在X86上的实践,用列存、内存和副本等进行了优化。MPP基本可以替代传统DW,但在大数据时代,还是有挑战。那就是由于它精确地进行数据分布的原因,可扩展性和高可用比较难以达到。按照CAP理论,一种系统不可能什么都追求。因此国内较大的MPP集群也就几十个节点,国际上可以看到100~200节点的集群。根据中国移动数据处理得需求,起码也需要300~400个节点。

  大数据主要是要应用,而现在很多的应用都不是由IT开发的,是自助的,这就需要MPP中要提供沙盒,让业务部门或第三方能自助地分析和开发。我们当然不希望每个沙盒都是物理的MPP集群,这样不仅安装维护复杂,而且会造成数据重复。所以我们希望的是让MPP的能力像云计算那样对外提供按需服务,实现虚拟化。

  谈到Hadoop,中国移动认为Hbase和HDFS很好,但Map/Reduce使用起来需要一些技术能力,Hadoop 2.0中Map/Reduce已经不再是唯一的执行框架,而缩减为Yarn框架下的一个应用了。对于Hadooperyan,其优势在于数据处理的成本,较之数据仓库内廉价很多,但在效率上还有差距,这是其数据分布策略所造成所的,这也是为什么中国移动还要选择MPP进行混搭因。

  Hadoop技术难点主要是在Map/Reduce、各个作业之间都需要落地到HDFS上,这个效率会很差,而且没有全局优化。Spark解决了这些问题,包括用内存缓存、流水线和全局优化,因此中国移动用Spark作为处理引擎。据了解,中国移动准备将长期数据放到Hadoop上做自助查询,既能缩小MPP的规模,也能降低成本,当然这样的查询效率就不如在MPP上了。

  大数据应用在发挥社会价值方面同样大有可为,如北京市旅游局所发布的景点舒适指数,卖场为零售商提供能够顾客来源、商铺、展位人流情况,以及高速公路、交通拥塞和故判断,这些都有大数据应用和分析的功劳。

  加速大数据应用的发展很重要的一个因素就是要转变观念。根据中国移动的经验,应该确立几个原则:一是利用大数据技术,竭尽可能收集整理数据,竭尽可能关联数据,竭尽可能保存数据,将数据视作企业核心资产。二是充分发挥大数据价值,竭尽可能使得现有商业模式更加具有竞争力;竭尽可能发掘新的商务模式,直接将数据变成价值。


大数据成为产业发展趋势,哪些应用可以落地,需要采用什么技术?
tags: 数据,MPP,结构化,Hadoop,技术,数据处理,数据库,竭尽,架构,Map,Reduce,自助,传统
分页:12
转载请注明
本文标题:大数据成为产业发展趋势,哪些应用可以落地,需要采用什么技术?
本站链接:https://www.codesec.net/view/570547.html


1.凡CodeSecTeam转载的文章,均出自其它媒体或其他官网介绍,目的在于传递更多的信息,并不代表本站赞同其观点和其真实性负责;
2.转载的文章仅代表原创作者观点,与本站无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,本站对该文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性,不作出任何保证或承若;
3.如本站转载稿涉及版权等问题,请作者及时联系本站,我们会及时处理。
登录后可拥有收藏文章、关注作者等权限...
技术大类 技术大类 | 挖掘分析应用 | 评论(0) | 阅读(428)