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正視大數(shù)據(jù) 并充分認(rèn)識(shí)它

責(zé)任編輯:sjia

2012-08-20 15:17:02

來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

盡管大數(shù)據(jù)正在被廣泛的討論,目前看來(lái),其仍然是一個(gè)很大的謎一樣的神話(huà)。

盡管大數(shù)據(jù)正在被廣泛的討論,目前看來(lái),其仍然是一個(gè)很大的謎一樣的神話(huà)。事實(shí)上,圍繞大數(shù)據(jù)的誤解似乎已經(jīng)達(dá)到了神話(huà)般的境界。如下便是五大神話(huà)。

1、大數(shù)據(jù)僅僅是海量的數(shù)據(jù)量

容量?jī)H僅是界定大數(shù)據(jù)定義的關(guān)鍵要素之一,而對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義至少有三個(gè)方面的重要要素。其他兩方面分別是種類(lèi)和傳輸速度。與后兩者相結(jié)合,便是Gartner調(diào)研公司的道格 蘭尼最初在2001年的調(diào)研報(bào)告中給出的關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念。

一般來(lái)說(shuō),專(zhuān)家們普遍認(rèn)為PB級(jí)的數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)的起點(diǎn),盡管這一指標(biāo)仍然是一個(gè)變化中的目標(biāo)。因此,雖然容量這一因素是非常重要的,而接下來(lái)的另外兩個(gè)衡量指標(biāo)也不容忽視。

種類(lèi)是指許多不同的數(shù)據(jù)和文件類(lèi)型,對(duì)于管理和更深入的分析數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。但不適合傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。這方面的例子包括各種聲音和電影文件、圖像、文檔、地理定位數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志和文本字符串。

速度是有關(guān)數(shù)據(jù)的變化率,以及其必須如何快速的被使用,以創(chuàng)造真正的價(jià)值。傳統(tǒng)技術(shù),尤其不適合用于高速數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和使用。因此,采用新的方法是必要的。如果有問(wèn)題的數(shù)據(jù)創(chuàng)建和聚合速度非常快,就必須使用迅速的方式來(lái)揭示其相關(guān)的模式和問(wèn)題。你發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的速度越快,就越有利于您從你大數(shù)據(jù)分析中獲得更多的機(jī)會(huì)。

2、大數(shù)據(jù)指的是Hadoop

Hadoop是Apache為大數(shù)據(jù)工作的開(kāi)源軟件框架。其是來(lái)自于Google的技術(shù)加上雅虎的理念和其他,并付諸實(shí)踐得出的。但是,大數(shù)據(jù)是如此的多樣,和復(fù)雜,其絕對(duì)不存在一套放之四海而皆準(zhǔn)的萬(wàn)能的解決辦法。雖然Hadoop已經(jīng)毫無(wú)疑問(wèn)的獲得了相當(dāng)大的知名度,但其也僅僅只是適合大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的三種技術(shù)的其中之一。其他兩個(gè)種技術(shù)上NoSQL和大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。MPP數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的例子包括EMC的 Greenplum、IBM公司的Netezza和惠普的Vertica。

此外,Hadoop是一個(gè)軟件框架,這意味著它包括若干專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的組件,是專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)來(lái)解決大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ),分析和檢索任務(wù)的。不是所有的 Hadoop組件都是必要的,對(duì)于一個(gè)大的數(shù)據(jù)解決方案,其中一些組件可取代其他技術(shù),更好地配合用戶(hù)的需求。一個(gè)例子是MapR的Hadoop,其中包括NFS作為HDFS的替代,并提供了一個(gè)完整的隨機(jī)存取,讀/寫(xiě)文件系統(tǒng)。

3、大數(shù)據(jù)意味著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

“非結(jié)構(gòu)化”這一術(shù)語(yǔ)是不準(zhǔn)確的,其沒(méi)有考慮到許多通常與大數(shù)據(jù)類(lèi)型相關(guān)的不同的和微妙的結(jié)構(gòu)。此外,大數(shù)據(jù)很可能在同一數(shù)據(jù)集有不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型,不包含相同的結(jié)構(gòu)。

因此,大數(shù)據(jù)更好可能是被稱(chēng)為“多層結(jié)構(gòu)”,因?yàn)樗梢园谋咀址⑺蓄?lèi)型的文件、音頻和視頻文件、元數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)、電子郵件、社交媒體供稿、表格數(shù)據(jù),等等。這些不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型一致的特點(diǎn)是不知道其數(shù)據(jù)架構(gòu)或不知道在這些數(shù)據(jù)被捕獲和存儲(chǔ)時(shí)如何定義。相反,一個(gè)數(shù)據(jù)模型經(jīng)常在數(shù)據(jù)被使用時(shí)進(jìn)行應(yīng)用。

4、大數(shù)據(jù)只是社會(huì)媒體內(nèi)容和情感分析

簡(jiǎn)而言之,如果您的企業(yè)需要廣泛地分析網(wǎng)絡(luò)流量、IT系統(tǒng)日志、客戶(hù)的情緒,或任何其他類(lèi)型的每一天所創(chuàng)建的數(shù)字紀(jì)錄冊(cè)上的陰影,大數(shù)據(jù)提供了一個(gè)辦法做到這一點(diǎn)。即使大數(shù)據(jù)的早期開(kāi)拓者,已成為最大的基于網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)化媒體公司:谷歌、雅虎、Facebook,他們的服務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),需要一種全新的解決方案,而不是分析社會(huì)媒體內(nèi)容和訪(fǎng)客情感分析。

現(xiàn)在,由于迅速增長(zhǎng)的計(jì)算機(jī)電源(通常是基于云計(jì)算的)、開(kāi)源軟件(例如,Apache的Hadoop發(fā)行版),以及如果利用得當(dāng)現(xiàn)代化對(duì)于數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的沖擊,大數(shù)據(jù)源源不斷地產(chǎn)生新的用途和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)帶來(lái)了很多讓人欣喜的成果,其中包含了一些令人深思的用途,這在今年年初曾經(jīng)在 “福布斯”上的相關(guān)文章中報(bào)道過(guò)。

5、NoSQL意味著非結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言

NoSQL意味著“不僅僅”是SQL,因?yàn)檫@些類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供特定領(lǐng)域的訪(fǎng)問(wèn)和查詢(xún)技術(shù),除了SQL或類(lèi)似SQL接口。NoSQL這一類(lèi)的技術(shù),包括關(guān)鍵值存儲(chǔ)、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)、大表結(jié)構(gòu)和緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。具體的本地存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)方法提供了一個(gè)豐富的、低延時(shí)的方法,通常是通過(guò)專(zhuān)有接口。SQL訪(fǎng)問(wèn)具有熟悉許多工具并與之兼容的優(yōu)勢(shì)。雖然這通常是在一些底層系統(tǒng)解釋查詢(xún)本地的“語(yǔ)言”的延遲費(fèi)用。

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