大數(shù)據(jù)分析架構需權衡四要素

大數(shù)據(jù)分析架構需權衡四要素

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通過提供對更廣泛信息集的訪問，大數(shù)據(jù)就可以為數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務用戶產(chǎn)生分析見解提供一臂之力。成功的大數(shù)據(jù)分析應用程序會揭示某些趨勢和模式,以此來為決策制定提供更好的服務，并會指出新的創(chuàng)收機會和讓企業(yè)領先于他們的商業(yè)競爭對手的方法。但首先，企業(yè)往往需要增強他們現(xiàn)有的IT基礎設施建設以及數(shù)據(jù)管理流程以支持大數(shù)據(jù)架構的規(guī)模和復雜性。

Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。不過，在很多情況下，企業(yè)利用他們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫設施，或是一個新老混合的技術來對大數(shù)據(jù)流入他們的系統(tǒng)進行管理。

無論一個公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術棧，有一些共通的因素必須加以考量,以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個有效的框架。在開始一個大數(shù)據(jù)項目之前，去審視項目所要承擔的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關鍵。下面來讓我們檢視四個需要加以考量的因素。

數(shù)據(jù)準確性

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團隊努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務使用人員去信任信息資產(chǎn)的準確性和可靠性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補：在Excel中存儲和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會激發(fā)其他用戶對結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標準化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當涉及結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)混合時，就會對一個大數(shù)據(jù)的實施增加難度系數(shù)。建立評估數(shù)據(jù)質(zhì)量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。

存儲適用

數(shù)據(jù)倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復雜查詢處理進行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應用程序中，相較于事務系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對于一個希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲容量是不夠的;而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學家和其他用戶所利用。

查詢性能

大數(shù)據(jù)分析依賴于及時處理和查詢復雜數(shù)據(jù)的能力。一個很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個數(shù)據(jù)倉庫用來維護從能源使用計收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評估過程中，某供應商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。

穩(wěn)定性

隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺的建立需要有對未來的考量。必須提前考慮和求證正在進行評估的大數(shù)據(jù)技術是否能夠進行擴展，以達到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級別。這便超出了存儲容量的范疇，將性能也包含了進來，對那些從社交網(wǎng)絡，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務源獲取數(shù)據(jù)作為其業(yè)務數(shù)據(jù)擴展的公司來說尤為如此。

分析多樣而復雜的數(shù)據(jù)集需要一個健壯且富有彈性的大數(shù)據(jù)架構。在籌劃項目時通過對這四個因素進行考量，組織可以確定他們是否已經(jīng)擁有能夠處理如此嚴苛大數(shù)據(jù)的分析程序亦或是需要額外的軟硬件以及數(shù)據(jù)管理流程來達到他們的大數(shù)據(jù)目標。

以上是小編為大家分享的關于大數(shù)據(jù)分析架構需權衡四要素的相關內(nèi)容，更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨

如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)

據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當多個用戶同時更新運行時，用于保護數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術。并發(fā)機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重復讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保

證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結(jié)果和她單獨操作時的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務T釋放它的鎖之前，其它的事務不能更新此數(shù)據(jù)對象。

封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關閉服務器就直接進行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫事務正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個支持事務（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務過程（Transaction

processing）當中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關鍵數(shù)據(jù)復制到另一個磁盤上，每當主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復制過去，即DBMS自動保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。

磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅(qū)動器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持數(shù)據(jù)密集型分布式應用程序；

RAM隨機存儲器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務接口提供存儲；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務能力的表類型，由Sleepycat

Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務控制能力。在任何RDBMS中，事務控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實現(xiàn)語言

實現(xiàn)語言會影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個特點對你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲類型

存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標。

關鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結(jié)構化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析需要權衡的四大要素

數(shù)據(jù)分析需要權衡的四大要素

無論一個公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術棧，有一些共通的因素必須加以考量，以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個有效的框架。在開始一個大數(shù)據(jù)項目之前，去審視項目所要承擔的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關鍵。下面來讓我們檢視四個需要加以考量的因素。

大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準確性

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團隊努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務使用人員去信任信息資產(chǎn)的準確性和可靠性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補：在Excel中存儲和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會激發(fā)其他用戶對結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標準化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當涉及結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)混合時，就會對一個大數(shù)據(jù)的實施增加難度系數(shù)。建立評估數(shù)據(jù)質(zhì)量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。

存儲適用

數(shù)據(jù)倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復雜查詢處理進行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應用程序中，相較于事務系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對于一個希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲容量是不夠的;而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學家和其他用戶所利用。

查詢性能

大數(shù)據(jù)分析依賴于及時處理和查詢復雜數(shù)據(jù)的能力。一個很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個數(shù)據(jù)倉庫用來維護從能源使用計收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評估過程中，某供應商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。

穩(wěn)定性

隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺的建立需要有對未來的考量。必須提前考慮和求證正在進行評估的大數(shù)據(jù)技術是否能夠進行擴展，以達到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級別。這便超出了存儲容量的范疇，將性能也包含了進來，對那些從社交網(wǎng)絡，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務。

大數(shù)據(jù)項目需考量的四個因素

大數(shù)據(jù)項目需考量的四個因素

Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。不過，在很多情況下，企業(yè)利用他們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫設施，或是一個新老混合的技術來對大數(shù)據(jù)流入他們的系統(tǒng)進行管理。

無論一個公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術棧，有一些共通的因素必須加以考量，以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個有效的框架。在開始一個大數(shù)據(jù)項目之前，去審視項目所要承擔的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關鍵。下面來讓我們檢視四個需要加以考量的因素。 數(shù)據(jù)準確性 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團隊努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務使用人員去信任信息資產(chǎn)的準確性和可靠性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補：在Excel中存儲和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會激發(fā)其他用戶對結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標準化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當涉及結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)混合時，就會對一個大數(shù)據(jù)的實施增加難度系數(shù)。建立評估數(shù)據(jù)質(zhì)量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。 存儲適用 數(shù)據(jù)倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復雜查詢處理進行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應用程序中，相較于事務系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對于一個希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲容量是不夠的；而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學家和其他用戶所利用。 查詢性能 大數(shù)據(jù)分析依賴于及時處理和查詢復雜數(shù)據(jù)的能力。一個很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個數(shù)據(jù)倉庫用來維護從能源使用計收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評估過程中，某供應商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。 穩(wěn)定性 隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺的建立需要有對未來的考量。必須提前考慮和求證正在進行評估的大數(shù)據(jù)技術是否能夠進行擴展，以達到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級別。這便超出了存儲容量的范疇，將性能也包含了進來，對那些從社交網(wǎng)絡，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務源獲取數(shù)據(jù)作為其業(yè)務數(shù)據(jù)擴展的公司來說尤為如此。

如何搞定NoSQL事務機制

在SequoiaDB巨杉數(shù)據(jù)庫聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王濤看來，目前只有少量的NoSQL數(shù)據(jù)庫支持事務機制，如VoltDB、RavenDB、SequoiaDB、MarkLogic。并且，“NoSQL支持事務（ACID）是未來的趨勢，不支持事務的NoSQL會大大縮小其應用場景。”對于ACID來說，是指數(shù)據(jù)庫事務機制正確執(zhí)行的四大基本要素，包含了：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）。

本文題目：nosql四個要素,nosql的三大基石
標題鏈接：http://chinadenli.net/article10/dsiisgo.html

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