各類科學，包括化學乃至數(shù)學都憑借著一種特定語言的出現(xiàn)而獲得巨大的推動作用。很明顯，我們必須在大數(shù)據(jù)找到同樣值得依賴的特定語言，從而像使用代數(shù)符號以及合適的編程語言那樣更好地對其加以分析。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)高級學習教程

?

隨著可用數(shù)據(jù)量的不斷增長，我們必須有效區(qū)分大數(shù)據(jù)的信號以及有價值信息。遺憾的是，截至目前仍有很多企業(yè)難以找到最理想的數(shù)據(jù)以及具體使用方式。這區(qū)分無效數(shù)據(jù)與保障數(shù)據(jù)質(zhì)量已經(jīng)成為一大關(guān)鍵性難題。 ?

數(shù)據(jù)訪問與連接性同樣是一大障礙。麥肯錫公司調(diào)查顯示，目前仍有大量數(shù)據(jù)點未能接入網(wǎng)絡(luò)，因此企業(yè)往往還不具備管理整體業(yè)務(wù)所必需的數(shù)據(jù)平臺。

如果說大數(shù)據(jù)的起步階段是在同“簡單”數(shù)據(jù)作斗爭(例如數(shù)字表以及圖形等)，那么如今需要處理的數(shù)據(jù)正變得愈發(fā)復(fù)雜：圖片、視頻以及對物理乃至生活環(huán)境的描述等等。因此，我們有必要重新審視并構(gòu)建大數(shù)據(jù)工具及架構(gòu)，用以捕捉、存儲并分析多樣性數(shù)據(jù)。 ?

時間維度亦是大數(shù)據(jù)發(fā)展中的一大重要挑戰(zhàn)，即如何分析長期因果關(guān)系，而不僅僅是處理實時數(shù)據(jù)流。*，這一問題亦會給存儲領(lǐng)域帶來挑戰(zhàn)。我們需要認真選擇以切實承載如此龐大的數(shù)據(jù)存儲量 ?

數(shù)據(jù)世界的技術(shù)環(huán)境正在快速發(fā)展，因此能夠有價值數(shù)據(jù)的前提在于同擁有強大創(chuàng)新能力的技術(shù)伙伴開展合作，從而建立正確的IT架構(gòu)以高效適應(yīng)各類變化因素。 ?

怎樣才算是大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)(bigdata,megadata)或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。 ?

大數(shù)據(jù)的4個“V”，或者說特點有四層面：*，數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別。第二，數(shù)據(jù)類型繁多，前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。 ?

第三，價值密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

?

第四，處理速度快，1秒定律。*這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 ?

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：1、對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷。2、做小而美模式的中長尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。 ?

物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。在一些觀察者眼中，大數(shù)據(jù)已成為勞動力和資本之外的第三生產(chǎn)力。而懷疑者稱，大數(shù)據(jù)會威脅到知識產(chǎn)權(quán)，威脅到隱私保護，無法形成氣候。 ?

通過以上描述，大家也了解到大數(shù)據(jù)是什么意思。對于*而言，海量的互聯(lián)網(wǎng)用戶為大家提供大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，目前各大企業(yè)的競爭優(yōu)勢都體現(xiàn)在信息的占有和處理方面。這種趨勢在世界范圍內(nèi)不可避免，在市場競爭中，只有從大數(shù)據(jù)中獲取最有價值信息的企業(yè)才能獲勝。 ?

實時數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理 ?

●在細節(jié)評估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當?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時數(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，但是同時成本也可想而知。 ?

●概括地說，當務(wù)之急是選擇一個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)塊由各個作業(yè)獨立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨立的子作業(yè) ?

●在數(shù)據(jù)分塊是需要當心。 ?

●該數(shù)據(jù)快越小，就會產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負擔。 ?

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

●不要忘了查看一個任務(wù)的作業(yè)總數(shù)。在必要時調(diào)整這個參數(shù)。 ?

●*實時監(jiān)控數(shù)據(jù)塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高(一般hadoop默認是3份)這樣又會反作用使得系統(tǒng)性能下降。 ?

●此外，實時數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進行合并。設(shè)計系統(tǒng)時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)過多次計算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報錯，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)計系統(tǒng)時需要注意這個地方的容錯。 ?

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

●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間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進行匯總保存。 ?

●為了達到這個目標，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行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會輸出一些結(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，這可能會這將會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)模較大的時候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會大大降低數(shù)據(jù)處理能力。 ?

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

●實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預(yù)估作業(yè)的完成時間。 ?