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了解所有大数据

2018-05-17 08:00 星期四 所属: 大数据教程 浏览:460

  今天老师带大家了解大数据所有的知识,接下来请大家做好相应笔记。也希望本文章带给大家很多有帮助的知识,课课家教育提醒大家:要仔细阅读哦~

  大数据概念是网友比较关心的内容,因为大数据随着社会的发展越来越火热,而其中许多人对还不是非常了解。本文在大数据概念的基础上,针对网友比较迫切了解的大数据相关内容,比如云计算、Hadoop、工业大数据,初步建立大数据知识结构。

  大数据概念全面解析

  大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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  大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

  对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  以上的内容为大数据概念的粗略解释。如果你们想更深入地了解大数据,请仔细阅读以下三篇稿件,假如你觉得内容过多,可适当选取部分内容来看。

  从标题上看,下面三篇文章内容大致一样,但是他们都有不同的侧重点。第一篇文章非常全面展示了大数据概念的相关内容:大数据定义、特征、价值、未来、隐私、技术等方面,全面地剖析大数据,加入你是一位迫切想要了解大数据内容的读者,第一篇稿件将是你的最佳选择。如果你是刚接触大数据没多久,想要知道它的基本概念和应用,那么你最好阅读第二篇和第三篇文章。

  1.大数据概念:史上最全大数据解析

  2.大数据知识科普:什么叫大数据

  3.大数据是什么意思

  提到大数据时,人们常把它和云计算关联起来,那么云计算到底是什么,它和大数据又有什么关系呢?

  云计算概念解读

  云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

  因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。同样的,先为你推荐三篇基础的文章热身。

  1.云计算概念详解:共享软硬件资源信息

  2.云计算的概念及其基本结构模型

  3.云计算概念及发展趋势

  在了解以上信息之后,相信你对云计算有一定了解,那么再次跑出上面的问题。大数据和云计算到底是什么关系?那下面这篇文章会解答这个问题。

  大数据和云计算到底是何关系?

  大数据、云计算是人们常提起的名词,与此关联的还有Hadoop。那么Hadoop是什么?它又和大数据、云计算有什么关系呢?

  Hadoop概念解析

  Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

  用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

  HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming Access)文件系统中的数据。

hadoop是什么:分布式系统基础架构

hadoop是什么:分布式系统基础架构

  在了解了Hadoop基本概念之后,我们接下俩看一下大数据、云计算、Hadoop他们之间到底是什么关系?

  1.大数据与Hadoo之间是什么关系?

  3.云计算之初识Hadoop——站上山巅看清上山的路

  2.Hadoop技术全解析 深度挖掘大数据背后的秘密

  随着大数据的发展,它在行业领域里也得到应用,比如工业领域,因此产生了工业大数据的概念。

  工业大数据概念解读

  工业大数据也是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。

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  随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。

  课外分享:

  容量问题

  这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。

  与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。在解决容量问题上,不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案,采用Nytro产品,客户可以将数据库事务处理性能提高30倍,并且超过每秒4.0GB的持续吞吐能力,非常适用于大数据分析。

  延迟问题

  “大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。

  有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能,比如HPC高性能计算。此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战,各种模式的固态存储设备应运而生,小到简单的在服务器内部做高速缓存,大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储,自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。

  安全问题

  某些特殊行业的应用,比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。

  虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同,而且都是必须遵从的,但是,大数据分析往往需要多类数据相互参考,而在过去并不会有这种数据混合访问的情况,大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题,这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了,实现了企业级闪存性能和可靠性,实现简单、透明的应用加速,既安全又方便。

  大数据应用领域成本问题

  对于那些正在使用大数据环境的企业来说,成本控制是关键的问题。想控制成本,就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”,同时还要减少那些昂贵的部件。重复数据删除等技术已经进入到主存储市场,而且还可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用带来更多的价值,提升存储效率。

  在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪怕只是降低几个百分点,这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报,当今,数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高,而且具有较高的维修和更换成本。

  如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器,则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的,能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像,可简化系统管理,提升可靠性,并且节电率高达60%,真正做到了节省成本的问题。

  数据的积累

  许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题,这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全,而财务信息通常要保存7年。

  而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间,因为任何数据都是历史记录的一部分,而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存,就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

  灵活性

  大数据存储系统的基础设施规模通常都很大,因此必须经过仔细设计,才能保证存储系统的灵活性,使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大,因此必须经过仔细设计,才能保证存储系统的灵活性,使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。

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  在大数据存储环境中,已经没有必要再做数据迁移了,因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用,就很难再调整了,因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

  应用感知

  最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施,比如针对政府项目开发的系统,还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。

  在主流存储系统领域,应用感知技术的使用越来越普遍,它也是改善系统效率和性能的重要手段,所以,应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

  针对小用户

  依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体,作为一种商业需求,小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到,有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统,主要吸引那些对成本比较敏感的用户

  小结:看过本文章之后,大家是不是有很多感悟。如果还想了解更多知识或者有什么问题,可登入课课家平台咨询,我们欢迎您的到来哦~

 

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