大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?(redis如何实现收藏功能设计)

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话:

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问:什么是大数据?

答:大数据是描述庞大数据的术语。

问:现在,大数据有多大?

答:如此庞大,以至于无法用常规工具处理?

问:通常的工具是什么意思?

答:普通文件系统,数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性:分布式计算。

因此,大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天,每个人都在尝试将他们的BI(商业情报)工具描绘成大数据工具,但不要被喧闹声所欺骗。

问:哪些典型的大数据问题?

大数据技术可以定义为一种软件应用程序,旨在分析,处理和提取来自极其复杂的大型数据信息,而传统数据处理软件则无法处理。

我们需要大数据处理技术来分析大量实时数据,并提出预测和方案以减少未来的风险。

在类别中的大数据技术分为两大类型:

1.运营大数据技术

2.分析大数据技术


首先,运营大数据与我们生成的常规日常数据有关。这可能是在线交易,社交媒体或特定 组织的数据等。

运营大数据技术的一些示例如下:

·网上订票,其中包括您的火车票,飞机票,电影票等。

·在线购物是您的淘宝,京东交易等等。

·来自社交媒体网站(如微信,QQ等)的数据。

·任何跨国公司的员工详细信息。

我有幸做了有五六七八年的大数据吧,谈谈自己的看法。简单来说,就是现在各个APP,网站产生的数据越来越多,越来越大,传统的数据库比如MySQL Oracle之类的,已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。

第一,首先要把这些大数据都可靠的存储起来,经过多年的发展,hdfs已经成了一个数据存储的标准。

第二,既然有了这么多的数据,我们可以开始基于这些数据做计算了,于是从最早的MapReduce到后来的hive,spark,都是做批处理的。

第三, 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢,于是有了基于内存的olap查询引擎,比如impala,presto。

第四,由于批处理一般都是天级别或者小时级别的,为了更快的处理数据,于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

第五,由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域,有了一些特有的软件,来解决特定场景下的问题,比如基于时间序列的聚合分析查询数据库,inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等,

第六,还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列,比如kafka和其他各种mq

第七,还有一些其他的组件,比如用于资源管理的yarn,协调一致性的zookeeper等。

第八,由于hdfs 处理小文件问题不太好,还有为了解决大数据update和insert等问题,引入了数据湖的概念,比如hudi,iceberg等等。

第九,业务方面,我们基于大数据做一些计算,给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐,给用户做个性化推荐。机器学习,报警监控等等。

大数据 big data 国标定义:

支持一个或多个应用领域,按概念结构组织的数据集合,其概念结构描述这些数据的特征及其对

应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征,并且难以用传统数据体

系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。

[来源:GB/T 35274-2017,定义3.1]

1、基础概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。

2、特点分析

大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

3、发展过程

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