大数据
    作者:贾凯强

    大数据技术解读 引领未来也须应对挑战

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

      大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下,采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等。

    大数据技术解读 引领未来也须应对挑战

      大数据技术的分类

      大数据技术涵盖的范围十分广阔。基础架构支持方面主要包括了支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。而为了处理数据,则需要有大规模物理资源的云数据中心和具备高效的调度管理功能的云计算平台的支撑。

      数据采集技术方面包含了数据采集的手段和数据处理技术。一般来讲数据采集最基础的需要各类传感器和软硬件设施,然后需要进行ETL(采集、转换和加载)过程,对数据进行清洗、过滤、校验、转换等各种预处理,然后将有效的数据转换成为合适的格式及类型。而部分企业还需要为了应对多源异构的数据采集和存储访问设计数据总线,以便于企业各个应用和服务之间的数据交换及共享。

      数据存储技术则是在经历了转换之后,针对海量数据进行存储归档。一般会采用分布式文件系统以及分布式数据库进行存储,将数据分布到多了存储点中,提供备份、安全、访问接口及协议等机制。

    大数据技术解读 引领未来也须应对挑战
    大数据技术在不断发展中

      而数据计算一般包括了数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、BI商业智能等各项相关技术,数据计算是数据处理的关键组成,也是大数据技术的核心部分。通过数据计算可以将大数据从数据转换为价值。

      数据展现交互是与用户最贴近的一步。由于数据的最终使用者为用户,目标为给生产、运营、规划提供决策支持,因此一般会选择更为直观便捷的方式将数据的价值和内涵展示出来,让用户能够更有效的利用数据发挥价值。这一步出传统的报表和图形之外,当前最流行的手段莫过于可视化工具和人机交互等。

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