大數(shù)據(jù)——這個(gè)詞看起來(lái)比較深?yuàn)W，一般非專(zhuān)業(yè)人士聽(tīng)著覺(jué)得相對(duì)復(fù)雜，覺(jué)得可能需要很大成本來(lái)部署和實(shí)施。然而幸運(yùn)地是市面上已經(jīng)有一些云服務(wù)來(lái)幫助我們讓大數(shù)據(jù)變得更簡(jiǎn)單。另外，如果你選擇合適的工具，也往往會(huì)使你的大數(shù)據(jù)之路起到事半功倍的效果。

因此在實(shí)際應(yīng)用上，大數(shù)據(jù)的實(shí)際實(shí)施系統(tǒng)可以有很多種方式。通過(guò)你的預(yù)算和思考規(guī)劃，你將能使用最便捷、最實(shí)用、又最低成本的大數(shù)據(jù)實(shí)施系統(tǒng)。

在選擇據(jù)具體大數(shù)據(jù)工具之前，你最好回答三個(gè)問(wèn)題：

1. 你的數(shù)據(jù)有多大?

2. 你希望你的數(shù)據(jù)查詢(xún)要多快?

3. 你想要怎樣展現(xiàn)數(shù)據(jù)?

第一個(gè)問(wèn)題決定你需要什么樣的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，第二個(gè)問(wèn)題決定你需要什么樣的查詢(xún)或者執(zhí)行引擎。第三個(gè)問(wèn)題決定了你需要怎樣功能的相關(guān)數(shù)據(jù)可視化工具。第三個(gè)問(wèn)題相對(duì)簡(jiǎn)單，市面上的數(shù)據(jù)可視化工具特色明顯：大數(shù)據(jù)魔鏡可視化效果達(dá)500種以上，展現(xiàn)效果絢麗，適合需要多種展現(xiàn)方式的數(shù)據(jù);Tableau可視化效果少，但數(shù)據(jù)展示功能依然很強(qiáng)，能夠直觀展示普通可視化需求的數(shù)據(jù)。

下面是基于對(duì)前兩個(gè)問(wèn)題的不同回答，推薦采用的一些工具。

1. 超大數(shù)據(jù)(幾百TB)，查詢(xún)時(shí)間容忍度很高(幾小時(shí))

這個(gè)是批處理(batch processing)適用的場(chǎng)景。一個(gè)可行的方案是：AWS S3 + Apache Spark。你可以執(zhí)行Spark任務(wù)，讀取S3中的數(shù)據(jù)，然后將計(jì)算結(jié)果存成CSV文件，最后用Excel分析或者可視化結(jié)果。

2. 中等規(guī)模數(shù)據(jù)(幾十TB)，希望查詢(xún)快速響應(yīng)(幾秒鐘)

這個(gè)通常是交互式查詢(xún)適用的場(chǎng)景。一個(gè)可行的方案是：AWS Redshift + Tableau。 Redshift提供低延遲查詢(xún)處理，Tableau提供很好的數(shù)據(jù)可視化功能，二者結(jié)合起來(lái)可以輕松的分析大量數(shù)據(jù)，只是需要一定的成本。需要提醒的是，你最好提前規(guī)劃好 Redshift集群的規(guī)模和容量，減少隨機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)整， 因?yàn)樵赗edshift中，擴(kuò)展集群(scale up or scale out)是個(gè)比較痛苦的過(guò)程。

3. 中等規(guī)模數(shù)據(jù)(幾十TB)，一定的查詢(xún)響應(yīng)容忍度(幾分鐘)，低成本

這個(gè)場(chǎng)景適用于預(yù)算有限的情況，或者你不想在AWS Redshift和Tableau上投入太多。你將需要對(duì)大數(shù)據(jù)比較了解的開(kāi)發(fā)人員，從而可以自己搭建企業(yè)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)集群。一個(gè)可行的解決方案是：Apache Cassandra + Presto Query Engine + H2 Console (from H2 Database Engine)。

Cassandra提供高可靠性大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，并且比較容易部署。Presto提供分布式SQL執(zhí)行引擎，可以運(yùn)行在Cassandra之上，并提供 JDBC支持。H2 Console是一個(gè)簡(jiǎn)單但是有效的Web界面，用來(lái)查詢(xún)JDBC數(shù)據(jù)源。利用這些工具組合，你不需要任何編程工作，就可以在企業(yè)內(nèi)部搭建起一個(gè)端到端大數(shù)據(jù)解決方案。