大數(shù)據(jù)包括哪些？

簡單來說，從大數(shù)據(jù)的生命周期來看，無外乎四個方面：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析，共同組成了大數(shù)據(jù)生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

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一、大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數(shù)據(jù)，所進行的采集。

數(shù)據(jù)庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可實現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集：一種借助網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API，從網(wǎng)頁獲取非結構化或半結構化數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一結構化為本地數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集方式。

文件采集：包括實時文件采集和處理技術flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數(shù)據(jù)預處理

大數(shù)據(jù)預處理，指的是在進行數(shù)據(jù)分析之前，先對采集到的原始數(shù)據(jù)所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后期分析工作奠定基礎。數(shù)據(jù)預處理主要包括四個部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)規(guī)約。

數(shù)據(jù)清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數(shù)據(jù)(缺少感興趣的屬性)、噪音數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)中存在著錯誤、或偏離期望值的數(shù)據(jù))、不一致數(shù)據(jù)進行處理。

數(shù)據(jù)集成：是指將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，合并存放到統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突檢測與處理。

數(shù)據(jù)轉換：是指對所抽取出來的數(shù)據(jù)中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數(shù)據(jù)清洗的工作，即根據(jù)業(yè)務規(guī)則對異常數(shù)據(jù)進行清洗，以保證后續(xù)分析結果準確性。

數(shù)據(jù)規(guī)約：是指在最大限度保持數(shù)據(jù)原貌的基礎上，最大限度精簡數(shù)據(jù)量，以得到較小數(shù)據(jù)集的操作，包括：數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約、概念分層等。

三、大數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)存儲，指用存儲器，以數(shù)據(jù)庫的形式，存儲采集到的數(shù)據(jù)的過程，包含三種典型路線：

1、基于MPP架構的新型數(shù)據(jù)庫集群

采用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數(shù)據(jù)處理技術，重點面向行業(yè)大數(shù)據(jù)所展開的數(shù)據(jù)存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業(yè)分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，其基于MPP產(chǎn)品的PB級數(shù)據(jù)分析能力，有著顯著的優(yōu)越性。自然，MPP數(shù)據(jù)庫，也成為了企業(yè)新一代數(shù)據(jù)倉庫的最佳選擇。

2、基于Hadoop的技術擴展和封裝

基于Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫難以處理的數(shù)據(jù)和場景（針對非結構化數(shù)據(jù)的存儲和計算等），利用Hadoop開源優(yōu)勢及相關特性（善于處理非結構、半結構化數(shù)據(jù)、復雜的ETL流程、復雜的數(shù)據(jù)挖掘和計算模型等），衍生出相關大數(shù)據(jù)技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數(shù)據(jù)一體機

這是一種專為大數(shù)據(jù)的分析處理而設計的軟、硬件結合的產(chǎn)品。它由一組集成的服務器、存儲設備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以及為數(shù)據(jù)查詢、處理、分析而預安裝和優(yōu)化的軟件組成，具有良好的穩(wěn)定性和縱向擴展性。

四、大數(shù)據(jù)分析挖掘

從可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面，對雜亂無章的數(shù)據(jù)，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指借助圖形化手段，清晰并有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用于海量數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，即借助可視化數(shù)據(jù)分析平臺，對分散異構數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，并做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易于接受的特點。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘算法，即通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型，而對數(shù)據(jù)進行試探和計算的，數(shù)據(jù)分析手段。它是大數(shù)據(jù)分析的理論核心。

數(shù)據(jù)挖掘算法多種多樣，且不同算法因基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，會呈現(xiàn)出不同的數(shù)據(jù)特點。但一般來講，創(chuàng)建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數(shù)據(jù)，然后針對特定類型的模式和趨勢進行查找，并用分析結果定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)，并將這些參數(shù)應用于整個數(shù)據(jù)集，以提取可行模式和詳細統(tǒng)計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數(shù)據(jù)分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統(tǒng)計分析、預測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、實體分析、優(yōu)化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和關系，并運用這些指標來預測將來事件，為采取措施提供依據(jù)。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數(shù)據(jù)添加語義的操作，提高用戶互聯(lián)網(wǎng)搜索體驗。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

指對數(shù)據(jù)全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發(fā)的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進行識別、度量、監(jiān)控、預警等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數(shù)據(jù)的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協(xié)調(diào)服務：Zookeeper

集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數(shù)據(jù)挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數(shù)據(jù)同步：Sqoop

任務調(diào)度：Oozie

······

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數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術區(qū)別何在

數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術區(qū)別何在

作為近期信息管理領域最為熱門的兩項技術，數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術的硬件架構基本相同，但軟件體系有著本質(zhì)的區(qū)別，這也導致了兩者擁有不同的特征表現(xiàn)。

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的快速增長，以及用戶對服務水平要求的不斷提高，相當長的一段時間以來，傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫技術在生產(chǎn)實踐中表現(xiàn)出明顯的能力不足。如何以合理的成本獲得海量數(shù)據(jù)的高可用性已經(jīng)成為現(xiàn)代IT領域的重大挑戰(zhàn)。為了應對這一挑戰(zhàn)，近年來，IT市場中相繼出現(xiàn)了許多新的技術手段，其中最為引人注目的便是由主流數(shù)據(jù)庫廠商主導的數(shù)據(jù)庫一體機（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以開源力量為主的大數(shù)據(jù)技術。

不過，雖然數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術都是當今的熱門話題，并都已經(jīng)被廣泛應用，但卻有相當一部分用戶仍然無法深入了解兩者之間的本質(zhì)區(qū)別與關系。同時，很多用戶也在為如何在企業(yè)內(nèi)部對這兩者進行正確定位而感到困惑。為此，本文特別對數(shù)據(jù)庫一體機（也可稱新一代主流關系型數(shù)據(jù)庫）和大數(shù)據(jù)技術（例如Hadoop，主要指MapReduce與NoSQL）的相關技術特點進行對比。

硬件與軟件

從本質(zhì)上來講，數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術的硬件架構基本相同，同樣是采用x86服務器集群的分布式并行模式，以應對大規(guī)模的數(shù)據(jù)與計算。但是，數(shù)據(jù)庫一體機的賣家們通常會對其產(chǎn)品的硬件體系進行面向產(chǎn)品化的、系統(tǒng)性的整體調(diào)優(yōu)，同時也會有各自的特色手段。比方說Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣）等。[page] 數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術最為核心的區(qū)別是在軟件體系上。數(shù)據(jù)庫一體機的核心是SQL體系，這不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL優(yōu)化引擎、索引、鎖、事務、日志、安全以及管理等在內(nèi)的完整而龐大的技術體系。這一體系是成熟的、面向產(chǎn)品的。

大數(shù)據(jù)技術軟件體系中的MapReduce則提供了一個面向海量數(shù)據(jù)處理的分布式編程框架，使用者需要自行編制所需要的計算邏輯。MapReduce對數(shù)據(jù)的讀寫是批量連續(xù)的，而不是隨機的。而大數(shù)據(jù)技術的另一體系NoSQL則大都只是提供了海量數(shù)據(jù)的分布式存儲，以及基于索引的快速讀取機制，為使用者提供的大多是編程API（雖然也有類SQL的語言，但其本質(zhì)并不是完整的SQL體系）。

由于SQL體系的復雜性與處理邏輯的整體關聯(lián)性，導致數(shù)據(jù)庫一體機在擴展性上遠不及大數(shù)據(jù)技術體系，雖然前者已經(jīng)在很大程度上改善了傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫垂直擴展的瓶頸。MapReduce與NoSQL的單個集群往往可以擴展到數(shù)千個節(jié)點，而數(shù)據(jù)庫一體機如果在硬件上擴展到這個規(guī)模，從軟件上來講，已經(jīng)是沒有意義的了。

特征與本質(zhì)

基于軟件體系的不同，導致了數(shù)據(jù)庫一體機和大數(shù)據(jù)技術有著不同的特征表現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫一體機往往適合于存儲關系復雜的數(shù)據(jù)模型（例如企業(yè)核心業(yè)務數(shù)據(jù)），并且需要限制為基于二維表的關系模型。同時，數(shù)據(jù)庫一體機適合進行一致性與事務性要求高的計算，以及復雜的BI計算。

大數(shù)據(jù)技術則更適合于存儲較簡單的數(shù)據(jù)模型，并且可以不受模式的約束。因而其可存儲管理的數(shù)據(jù)類型更加豐富。大數(shù)據(jù)技術還適合進行一致性與事務性要求不高的計算（主要是指NoSQL的查詢操作），以及對超大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的、批量的分布式并行計算（基于MapReduce）。

需要注意的是，NoSQL數(shù)據(jù)庫由于擺脫了繁瑣的SQL體系約束，其查詢與插入的效率比數(shù)據(jù)庫一體機更高。大數(shù)據(jù)技術比數(shù)據(jù)庫一體機所能處理的數(shù)據(jù)量也相對大些，這主要是因為其集群可以擴展得更大。

從本質(zhì)上講，MapReduce是對海量數(shù)據(jù)分布式計算領域的一個重要創(chuàng)新，但也只是在適合于并行處理的大規(guī)模批量處理問題上更占優(yōu)勢，而對一些復雜操作，則不一定具有優(yōu)勢。NoSQL則可以看作是對傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫進行簡化的結果。由于NoSQL數(shù)據(jù)庫的設計思想只是提取出關系型數(shù)據(jù)庫的索引機制，并加了上分布式存儲，把SQL體系中那些對“某些特殊問題”而言并不需要的東西統(tǒng)統(tǒng)刪去，由此實現(xiàn)了更優(yōu)秀的效率、擴展性與靈活性。[page] 因此，我們可以明顯地看到，在實踐中，有很多問題（特別是流行的大數(shù)據(jù)問題），關系數(shù)據(jù)庫中的許多設計并不需要，這才是NoSQL發(fā)展壯大的根本立足點。

關系與協(xié)作

通過前面的分析，我們不難得出這樣的結論：大數(shù)據(jù)技術與數(shù)據(jù)庫一體機應該是相輔相成，并非互相替代的。它們針對不同的應用場景設計，并相互補充與合作。具體來說，大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)：

■處理企業(yè)內(nèi)海量的、模型簡單、類型多樣的非結構化與半結構化數(shù)據(jù)（例如社會化數(shù)據(jù)、各種日志甚至圖片、視頻等），其處理結果可以被直接使用；

■以上處理結果也同時可以被當成是新的輸入存儲到企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中，這時大數(shù)據(jù)機相當于是面向大數(shù)據(jù)源的、新的ETL（提取-轉換-加載）手段；

■面向海量數(shù)據(jù)的、不太適合SQL的存儲或計算。

而數(shù)據(jù)庫一體機則應該還是作為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的主流技術，至少在很長一段時間內(nèi)應該是這樣。它負責存儲與計算最主要的、有重大價值的企業(yè)關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)。

現(xiàn)存的誤區(qū)

有些人認為，雖然大數(shù)據(jù)技術的原始開源狀態(tài)還不適合充當企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫主平臺的要求，但經(jīng)過開發(fā)、補充，應該是可以的。其實這個觀點沒有錯。但實際上，對開源的大數(shù)據(jù)技術進行補充開發(fā)，所要補充的正是大數(shù)據(jù)技術在原始設計上就去除了的、那些本屬于關系型數(shù)據(jù)庫體系的東西。

如果進行這樣的補充開發(fā)，企業(yè)不僅會面臨龐大的、難于估計的開發(fā)工作量，同時也難以像專業(yè)數(shù)據(jù)庫廠商那樣實現(xiàn)這些工作的理論化、產(chǎn)品化與體系化。雖然從純技術的角度上講，開發(fā)什么都有可能。但是如果企業(yè)真的準備這樣做，是要開發(fā)另一個商業(yè)化的關系數(shù)據(jù)庫嗎？很明顯，這違背了大數(shù)據(jù)技術的設計初衷。

大數(shù)據(jù)方面核心技術有哪些？

大數(shù)據(jù)技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，提供數(shù)據(jù)同步服務。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進行可視化，用于指導決策服務。

Oracle一體機Exadata，你還能撐多久

還是有很多公司購買，會撐很長時間。

傳統(tǒng)的架構受nosql等新技術的沖擊，但是傳統(tǒng)的行業(yè)還是需要使用這種高性能，事務性可靠性強的硬件以及軟件來支撐的。

文章題目：nosql一體機,nosql產(chǎn)品
文章來源：http://chinadenli.net/article1/dsgphid.html

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