什么是大数据?要简单通俗点的解释?

时间:2022-08-10 20:07:53 长隆网名网 52625
什么是大数据?要简单通俗点的解释?

什么是大数据?要简单通俗点的解释?

什么是大数据?要简单通俗点的解释?

什么是大数据及应用?大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中,一草一木,一山一水,人类活动的行为轨迹,都能用数据来表达。如企业的生产运营,商品标准。政府的管理决策,消费者的消费水平,消费习惯。地理环境的一条公路,一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业,行业,社会主体等等数据的集成。形成了概念更大,更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理,企业运营,个人服务的便捷可靠,真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成,要有生产布料的厂家,制衣厂家,制扣厂家,制线厂家,设计方,工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用?更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

大数据架构有哪些?应该如何理解?

BI系统,大概的架构图如下:

核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。

以Hadoop体系为首的大数据分析平台:

Hadoop体系的生态圈也不断的变大,目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种:

传统大数据架构

其定位是为了解决传统BI的问题,简单说,数据分析的业务没有发生任何变化,依然保留了ETL的动作,将数据经过ETL动作进入数据存储。

适用场景:

数据分析需求依旧以BI场景为主,但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。

流式架构

在传统大数据架构的基础上,流式架构非常激进,直接拔掉了批处理,数据全程以流的形式处理,所以在数据接入端没有了ETL,转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据,以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分,但是该存储更多的以窗口的形式进行存储,所以该存储并非发生在数据湖,而是在外围系统。

适用场景:

预警,监控,对数据有有效期要求的情况。

Lambda架构

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构,大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支:实时流和离线。实时流依照流式架构,保障了其实时性,而离线则以批处理方式为主,保障了最终一致性。流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考,而批处理层则对数据进行全量运算,保障其最终的一致性,因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作,此动作是Lambda里非常重要的一个动作,大概的合并思路如下:

适用场景:

同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化,将实时和流部分进行了合并,将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说,依旧以流处理为主,但是数据却在数据湖层面进行了存储,当需要进行离线分析或者再次计算的时候,则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。

适用场景:

和Lambda类似,改架构是针对Lambda的优化。

Unifield架构

Unifield架构更激进,将机器学习和数据处理揉为一体,从核心上来说,Unifield依旧以Lambda为主,不过对其进行了改造,在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后,新增了模型训练部分,并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型,也包含着对模型的持续训练。

适用场景:

有着大量数据需要分析,同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

相关:

舆情大数据系统架构设计与实现:https://www.toutiao.com/i6537119210336682510/

大数据架构的分析应用:https://www.toutiao.com/i6613946595891216910/

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