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[導(dǎo)讀] 大數(shù)據(jù)(big data)是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。通過(guò)快速獲取、處理、分析以從中提取價(jià)值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù),其規(guī)模往往達(dá)到了PB(1024TB)級(jí)。不同機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)也有不同的定義。

 大數(shù)據(jù)(big data)是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。通過(guò)快速獲取、處理、分析以從中提取價(jià)值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù),其規(guī)模往往達(dá)到了PB(1024TB)級(jí)。不同機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)也有不同的定義。

大數(shù)據(jù)具有四大特性

麥肯錫對(duì)大數(shù)據(jù)的定義:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

移動(dòng)信息化研究中心對(duì)大數(shù)據(jù)的定義:大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn),實(shí)時(shí)、精確地洞察未知邏輯領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化,并快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)。

IDC認(rèn)為大數(shù)據(jù)具備海量(volume)、異構(gòu)(Variety)、高速(Velocity)和價(jià)值(Value)四大特性。

流式處理占主導(dǎo)地位,Kafka和Spark成為主流應(yīng)用

根據(jù)數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性,大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可以分為批式(batch)大數(shù)據(jù)和流式(streaming)大數(shù)據(jù)兩類。其中,批式大數(shù)據(jù)又被稱為歷史大數(shù)據(jù),流式大數(shù)據(jù)又被稱為實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)。

以Hadoop為代表的批處理大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需先將數(shù)據(jù)匯聚成批,經(jīng)批量預(yù)處理后加載至分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,以進(jìn)行高性能實(shí)時(shí)查詢。這類系統(tǒng)雖然可對(duì)完整大數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)高效的即席查詢,但無(wú)法查詢到最新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),存在數(shù)據(jù)遲滯高等問(wèn)題。

以Spark Streaming、Storm、Flink為代表的流處理大數(shù)據(jù)系統(tǒng)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)流處理,逐條加載至高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢。此類系統(tǒng)可以對(duì)最新實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高效預(yù)設(shè)分析處理模型的查詢,數(shù)據(jù)遲滯低。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)行業(yè)快速發(fā)展,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性越發(fā)重視,企業(yè)應(yīng)用也逐漸由批處理數(shù)據(jù)平臺(tái)向?qū)崟r(shí)的流數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺(tái)轉(zhuǎn)移。以流數(shù)據(jù)處理為代表的Spark、kafka大數(shù)據(jù)系統(tǒng)近年來(lái)大放異彩,取代了Hadoop的主導(dǎo)地位。

全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量規(guī)模爆發(fā)式增長(zhǎng)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量迅猛增長(zhǎng),成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,2013年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量為4.3ZB(相當(dāng)于47.24億個(gè)1TB容量的移動(dòng)硬盤),2018年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量達(dá)到33.0ZB,同比增長(zhǎng)52.8%。從大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量分布情況來(lái)看,美國(guó)大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量占比為21%,EMEA(歐洲、中東、非洲)占比為30%,中國(guó)地區(qū)占比為23%。

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