大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個(gè)關(guān)鍵性的系統(tǒng)在各個(gè)公司迅速崛起。但是這種海量規(guī)模的數(shù)據(jù)帶來了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時(shí)，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法在第一時(shí)間為運(yùn)營決策提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。本文將從技術(shù)無關(guān)的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應(yīng)用在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不同階段的技巧和準(zhǔn)則(例如數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗，處理，存儲(chǔ)，以及介紹)。本文應(yīng)作為一個(gè)通用準(zhǔn)則，以確保最終的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能滿足性能要求。

1. 大數(shù)據(jù)是什么?

大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術(shù)語之一。然而對大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，所有已知的論點(diǎn)例如結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)等等都不夠完整。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常被認(rèn)為具有數(shù)據(jù)的五個(gè)主要特征，通常稱為數(shù)據(jù)的5 Vs。分別是大規(guī)模，多樣性，高效性、準(zhǔn)確性和價(jià)值性。

據(jù)Gartner稱，大規(guī)模可以被定義為“在本(地)機(jī)數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)能力不足以為用戶帶來商業(yè)價(jià)值。當(dāng)現(xiàn)有的技術(shù)能夠針對性的進(jìn)行改造后來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)就可以說是一個(gè)成功的大數(shù)據(jù)解決方案。

這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沒將不僅僅是來自于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源，同時(shí)也會(huì)來自于一些新興的數(shù)據(jù)源，例如常規(guī)(手持、工業(yè))設(shè)備，日志，汽車等，當(dāng)然包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

據(jù)Gartner稱，多樣性可以定義如下：“高度變異的信息資產(chǎn)，在生產(chǎn)和消費(fèi)時(shí)不進(jìn)行嚴(yán)格定義的包括多種形式、類型和結(jié)構(gòu)的組合。同時(shí)還包括以前的歷史數(shù)據(jù)，由于技術(shù)的變革歷史數(shù)據(jù)同樣也成為多樣性數(shù)據(jù)之一 “。

高效性可以被定義為來自不同源的數(shù)據(jù)到達(dá)的速度。從各種設(shè)備，傳感器和其他有組織和無組織的數(shù)據(jù)流都在不斷進(jìn)入IT系統(tǒng)。由此，實(shí)時(shí)分析和對于該數(shù)據(jù)的解釋(展示)的能力也應(yīng)該隨之增加。

根據(jù)Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數(shù)據(jù)流I/O(生產(chǎn)和消費(fèi))，但主要聚焦在一個(gè)數(shù)據(jù)集內(nèi)或多個(gè)數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速率可變上”。

準(zhǔn)確性，或真實(shí)性或叫做精度是數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要組成方面。要做出正確的商業(yè)決策，當(dāng)務(wù)之急是在數(shù)據(jù)上進(jìn)行的所有分析必須是正確和準(zhǔn)確(精確)的。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供巨大的商業(yè)價(jià)值。像電信，金融，電子商務(wù)，社交媒體等，已經(jīng)認(rèn)識到他們的數(shù)據(jù)是一個(gè)潛在的巨大的商機(jī)。他們可以預(yù)測用戶行為，并推薦相關(guān)產(chǎn)品，提供危險(xiǎn)交易預(yù)警服務(wù)，等等。

與其他IT系統(tǒng)一樣，性能是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲得成功的關(guān)鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數(shù)據(jù)系統(tǒng)保證其性能。

2. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)包含的功能模塊

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)的預(yù)處理(例如，清洗，驗(yàn)證等)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等(例如做預(yù)測分析 ，生成在線使用建議等等)，最后呈現(xiàn)和可視化的總結(jié)、匯總結(jié)果。

下圖描述了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的這些高層次的組件

本節(jié)的其余部分簡要說明了每個(gè)組分，如圖1。

2.1 各種各樣的數(shù)據(jù)源

當(dāng)今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些來源可能是從在線Web應(yīng)用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數(shù)據(jù)，來自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。

顯然從不同數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線的Web應(yīng)用程序可能會(huì)使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會(huì)來自于CSV文件，其他設(shè)備則可能使用MQTT通信協(xié)議。

由于這些單獨(dú)的系統(tǒng)的性能是不在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制范圍之內(nèi)，并且通常這些系統(tǒng)都是外部應(yīng)用程序，由第三方供應(yīng)商或團(tuán)隊(duì)提供并維護(hù)，所以本文將不會(huì)在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。

2.2 數(shù)據(jù)采集

第一步，獲取數(shù)據(jù)。這個(gè)過程包括分析，驗(yàn)證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個(gè)持久化設(shè)備中(硬盤、存儲(chǔ)、云等)。

在下面的章節(jié)中，本文將重點(diǎn)介紹一些關(guān)于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。

2.3 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

第二步，一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時(shí)，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)合適的持久化層中進(jìn)行。

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲(chǔ)方面的最佳實(shí)踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結(jié)尾也會(huì)討論一部分涉及數(shù)據(jù)安全方面的問題。

2.4 數(shù)據(jù)處理和分析

第三步，在這一階段中的一部分干凈數(shù)據(jù)是去規(guī)范化的，包括對一些相關(guān)的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些排序，在規(guī)定的時(shí)間間隔內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測分析等。

在下面的章節(jié)中，本文將針對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的最佳實(shí)踐。

2.5 數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示

最后一個(gè)步驟，展示經(jīng)過各個(gè)不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預(yù)先計(jì)算匯總的結(jié)果(或其他類似數(shù)據(jù)集)中的讀取和用一種友好界面或者表格(圖表等等)的形式展示出來。這樣便于對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的理解。

3. 數(shù)據(jù)采集中的性能技巧

數(shù)據(jù)采集是各種來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第一步。這個(gè)步驟的性能將會(huì)直接決定在一個(gè)給定的時(shí)間段內(nèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)量的能力。

數(shù)據(jù)采集 過程基于對該系統(tǒng)的個(gè)性化需求，但一些常用執(zhí)行的步驟是 - 解析傳入數(shù)據(jù)，做必要的驗(yàn)證，數(shù)據(jù)清晰，例如數(shù)據(jù)去重，轉(zhuǎn)換格式，并將其存儲(chǔ)到某種持久層。

涉及數(shù)據(jù)采集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

　　下面是一些性能方面的技巧：

來自不同數(shù)據(jù)源的傳輸應(yīng)該是異步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的(MoM)中間件來實(shí)現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)異步傳輸，所以數(shù)據(jù)采集過程的吞吐量可以大大高于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的處理能力。 異步數(shù)據(jù)傳輸同樣可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和不同的數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行解耦。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)使得其很容易進(jìn)行動(dòng)態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說算是安全的。

如果數(shù)據(jù)是直接從一些外部數(shù)據(jù)庫中抽取的，確保拉取數(shù)據(jù)是使用批量的方式。

如果數(shù)據(jù)是從feed file解析，請務(wù)必使用合適的解析器。例如，如果從一個(gè)XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個(gè)解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

優(yōu)先使用內(nèi)置的驗(yàn)證解決方案。大多數(shù)解析/驗(yàn)證工作流程的通常運(yùn)行在服務(wù)器環(huán)境(ESB /應(yīng)用服務(wù)器)中。大部分的場景基本上都有現(xiàn)成的標(biāo)準(zhǔn)校驗(yàn)工具。在大多數(shù)的情況下，這些標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)成的工具一般來說要比你自己開發(fā)的工具性能要好很多。

類似地，如果數(shù)據(jù)XML格式的，優(yōu)先使用XML(XSD)用于驗(yàn)證。

即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優(yōu)先還是應(yīng)該使用內(nèi)置的函數(shù)庫或者開發(fā)框架。在大多數(shù)的情況下通常會(huì)比你開發(fā)任何自定義代碼快得多。

盡量提前濾掉無效數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數(shù)據(jù)上浪費(fèi)過多的計(jì)算能力。

大多數(shù)系統(tǒng)處理無效數(shù)據(jù)的做法通常是存放在一個(gè)專門的表中，請?jiān)谙到y(tǒng)建設(shè)之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和其他額外的存儲(chǔ)開銷。

如果來自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數(shù)據(jù)源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個(gè)大批量的數(shù)據(jù)，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數(shù)據(jù)清洗需要進(jìn)行表關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)一次，并且一次處理一個(gè)很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。

數(shù)據(jù)去重非常重要這個(gè)過程決定了主鍵的是由哪些字段構(gòu)成。通常主鍵都是時(shí)間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進(jìn)行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時(shí)候檢索的性能。

來自多個(gè)源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標(biāo)準(zhǔn)格式。

和解析過程一樣，我們建議使用內(nèi)置的工具，相比于你自己從零開發(fā)的工具性能會(huì)提高很多。

數(shù)據(jù)移植的過程一般是數(shù)據(jù)處理過程中最復(fù)雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用并行計(jì)算。

一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動(dòng)完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在某些持久層，以便以后分析處理，綜述，聚合等使用。

多種技術(shù)解決方案的存在是為了處理這種持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop和等)。

謹(jǐn)慎選擇一個(gè)能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的性能技巧

一旦所有的數(shù)據(jù)采集步驟完成后，數(shù)據(jù)將進(jìn)入持久層。

在本節(jié)中將討論一些與數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能相關(guān)的技巧包括物理存儲(chǔ)優(yōu)化和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)(數(shù)據(jù)模型)。這些技巧適用于所有的數(shù)據(jù)處理過程，無論是一些解析函數(shù)生的或最終輸出的數(shù)據(jù)還是預(yù)計(jì)算的匯總數(shù)據(jù)等。

首先選擇數(shù)據(jù)范式。您對數(shù)據(jù)的建模方式對性能有直接的影響，例如像數(shù)據(jù)冗余，磁盤存儲(chǔ)容量等方面。對于一些簡單的文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中的場景，你也許需要保持?jǐn)?shù)據(jù)原始的格式，對于另外一些場景，如執(zhí)行一些分析計(jì)算聚集等，你可能不需要將數(shù)據(jù)范式化。

大多數(shù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫替代RDBMS處理數(shù)據(jù)。

不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫適用不同的場景，一部分在select時(shí)性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

數(shù)據(jù)庫分為行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)。

具體的數(shù)據(jù)庫選型依賴于你的具體需求(例如，你的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫讀寫比)。

同樣每個(gè)數(shù)據(jù)庫都會(huì)根據(jù)不同的配置從而控制這些數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)庫復(fù)制備份或者嚴(yán)格保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性

這些設(shè)置會(huì)直接影響數(shù)據(jù)庫性能。在數(shù)據(jù)庫技術(shù)選型前一定要注意。

壓縮率、緩沖池、超時(shí)的大小，和緩存的對于不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫來說配置都是不同的，同時(shí)對數(shù)據(jù)庫性能的影響也是不一樣的。

數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)是這些數(shù)據(jù)庫的另一個(gè)非常重要的功能。數(shù)據(jù)Sharding的方式能夠?qū)ο到y(tǒng)的性能產(chǎn)生巨大的影響，所以在數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)時(shí)請謹(jǐn)慎選擇。

并非所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫都內(nèi)置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

如果有需要還是建議使用內(nèi)置的類似功能，因?yàn)樽约洪_發(fā)的還是不靈。

NoSQLs內(nèi)置了壓縮 、編解碼器和數(shù)據(jù)移植工具 。如果這些可以滿足您的部分需求，那么優(yōu)先選擇使用這些內(nèi)置的功能。這些工具可以執(zhí)行各種各樣的任務(wù)，如格式轉(zhuǎn)換、壓縮數(shù)據(jù)等，使用內(nèi)置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網(wǎng)絡(luò)的使用率。

許多NoSQL數(shù)據(jù)庫支持多種類型的文件系統(tǒng)。其中包括本地文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)，甚至基于云的存儲(chǔ)解決方案。

如果在交互式需求上有嚴(yán)格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地(內(nèi)置)文件系統(tǒng)(例如HBase 使用HDFS)。

這是因?yàn)椋绻褂靡恍┩獠课募到y(tǒng)/格式，則需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的編解碼/數(shù)據(jù)移植。它將在整個(gè)讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型一般來說需要根據(jù)需求用例來綜合設(shè)計(jì)。與此形成鮮明對比的是RDMBS數(shù)據(jù)建模技術(shù)基本都是設(shè)計(jì)成為一個(gè)通用的模型，用外鍵和表之間的關(guān)系用來描述數(shù)據(jù)實(shí)體與現(xiàn)實(shí)世界之間的交互。

在硬件一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲(chǔ)。

5. 數(shù)據(jù)處理分析中的性能技巧

數(shù)據(jù)處理和分析是一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。像聚合，預(yù)測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節(jié)討論一些數(shù)據(jù)處理性能方面的技巧。需要注意的是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)有兩個(gè)組成部分，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理。本節(jié)涵蓋數(shù)據(jù)處理的各個(gè)方面。

在細(xì)節(jié)評估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理框架。

其中一些框架適用于批量數(shù)據(jù)處理，而另外一些適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。

同樣一些框架使用內(nèi)存模式，另外一些是基于磁盤io處理模式。

有些框架擅長高度并行計(jì)算，這樣能夠大大提高數(shù)據(jù)效率。

基于內(nèi)存的框架性能明顯優(yōu)于基于磁盤io的框架，但是同時(shí)成本也可想而知。

概括地說，當(dāng)務(wù)之急是選擇一個(gè)能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當(dāng)然也包括性能需求。

一些這些框架將數(shù)據(jù)劃分成較小的塊。這些小數(shù)據(jù)塊由各個(gè)作業(yè)獨(dú)立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨(dú)立的子作業(yè)

在數(shù)據(jù)分塊是需要當(dāng)心。

該數(shù)據(jù)快越小，就會(huì)產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會(huì)增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負(fù)擔(dān)。

如果數(shù)據(jù)快太大，數(shù)據(jù)傳輸可能需要很長時(shí)間才能完成。這也可能導(dǎo)致資源利用不均衡，長時(shí)間在一臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行一個(gè)大作業(yè)，而其他服務(wù)器就會(huì)等待。

不要忘了查看一個(gè)任務(wù)的作業(yè)總數(shù)。在必要時(shí)調(diào)整這個(gè)參數(shù)。

最好實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)塊的傳輸。在本機(jī)機(jī)型io的效率會(huì)更高，這么做也會(huì)帶來一個(gè)副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高(一般hadoop默認(rèn)是3份)這樣又會(huì)反作用使得系統(tǒng)性能下降。

此外，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進(jìn)行合并。設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)盡量減少對其他作業(yè)的影響。

大多數(shù)情況下同一數(shù)據(jù)集需要經(jīng)過多次計(jì)算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報(bào)錯(cuò)，或者某些業(yè)務(wù)流程發(fā)生變化，值得一提的是舊數(shù)據(jù)也是如此。設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)需要注意這個(gè)地方的容錯(cuò)。

這意味著你可能需要存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)的時(shí)間較長，因此需要更多的存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)結(jié)果輸出后應(yīng)該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結(jié)果是用戶要求按照每周的時(shí)間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進(jìn)行匯總保存。

為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫建模就要在滿足用例的前提下進(jìn)行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)輸出一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢。

更常見的是，這可能會(huì)這將會(huì)讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數(shù)據(jù)匯總結(jié)果，如果在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的時(shí)候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會(huì)大大降低數(shù)據(jù)處理能力。

一些框架提供了大數(shù)據(jù)查詢懶評價(jià)功能。在數(shù)據(jù)沒有在其他地方被使用時(shí)效果不錯(cuò)。

實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預(yù)估作業(yè)的完成時(shí)間。

6. 數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧

精心設(shè)計(jì)的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價(jià)值戰(zhàn)略指導(dǎo)。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數(shù)據(jù)的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報(bào)告工具，或用于構(gòu)建自定義報(bào)表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴(kuò)展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時(shí)，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。

本文將不會(huì)對這些個(gè)別工具如何進(jìn)行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術(shù)，幫助您能打造可視化層。

確保可視化層顯示的數(shù)據(jù)都是從最后的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時(shí)間短進(jìn)行匯總，建議使用分類或者用例進(jìn)行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個(gè)原始數(shù)據(jù)。

這不僅最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當(dāng)用戶在線查看在報(bào)告時(shí)還有助于避免性能卡頓問題。

重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯(cuò)的影響。

物化視圖是可以提高性能的另一個(gè)重要的技術(shù)。

大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應(yīng)的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。

盡量提前將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運(yùn)行時(shí)計(jì)算請將運(yùn)行時(shí)計(jì)算簡化到最小。

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應(yīng)不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務(wù)模式都是針對不同場景設(shè)計(jì)的。

同樣，一些工具可以進(jìn)行增量數(shù)據(jù)同步。這最大限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個(gè)可視化過程固化下來。

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復(fù)雜的布局可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的性能影響。

7. 數(shù)據(jù)安全以及對于性能的影響

像任何IT系統(tǒng)一樣安全性要求也對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能有很大的影響。在本節(jié)中，我們討論一下安全對大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能的影響。

- 首先確保所有的數(shù)據(jù)源都是經(jīng)過認(rèn)證的。即使所有的數(shù)據(jù)源都是安全的，并且沒有針對安全方面的需求，那么你可以靈活設(shè)計(jì)一個(gè)安全模塊來配置實(shí)現(xiàn)。

- 數(shù)據(jù)進(jìn)過一次認(rèn)證，那么就不要進(jìn)行二次認(rèn)證。如果實(shí)在需要進(jìn)行二次認(rèn)證，那么使用一些類似于token的技術(shù)保存下來以便后續(xù)繼續(xù)使用。這將節(jié)省數(shù)據(jù)一遍遍認(rèn)證的開銷。

- 您可能需要支持其他的認(rèn)證方式，例如基于PKI解決方案或Kerberos。每一個(gè)都有不同的性能指標(biāo)，在最終方案確定前需要將其考慮進(jìn)去。

- 通常情況下數(shù)據(jù)壓縮后進(jìn)入大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這么做好處非常明顯不細(xì)說。

- 針對不同算法的效率、對cpu的使用量你需要進(jìn)行比較來選出一個(gè)傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮算法。

- 同樣，評估加密邏輯和算法，然后再選擇。

- 明智的做法是敏感信息始終進(jìn)行限制。

- 在審計(jì)跟蹤表或登錄時(shí)您可能需要維護(hù)記錄或類似的訪問，更新等不同的活動(dòng)記錄。這可能需要根據(jù)不同的監(jiān)管策略和用戶需求個(gè)性化的進(jìn)行設(shè)計(jì)和修改。

- 注意，這種需求不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度，但會(huì)增加存儲(chǔ)成本。

- 盡量使用下層提供的安全技術(shù)，例如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。這些安全解決方案會(huì)比你自己設(shè)計(jì)開發(fā)性能要好很多。

8. 總結(jié)

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術(shù)性的知道可以作為打造大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的一般準(zhǔn)則。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜，為了滿足這種類型系統(tǒng)的性能需求，需要我們從開始建設(shè)的時(shí)候進(jìn)行考量。

本文介紹的技術(shù)準(zhǔn)則可以用在大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的各個(gè)不同階段，包括安全如何影響大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的性能。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/building-high-performance-big-data-and-analytics-s