如何打造高性能大數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個關(guān)鍵性的系統(tǒng)在各個公司迅速崛起。但是這種海量規(guī)模的數(shù)據(jù)帶來了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法在第一時間為運營決策提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。本文將從技術(shù)無關(guān)的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應(yīng)用在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不同階段的技巧和準則（例如數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應(yīng)作為一個通用準則，以確保最終的大數(shù)據(jù)分析平臺能滿足性能要求。

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1. 大數(shù)據(jù)是什么？

大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術(shù)語之一。然而對大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)等等都不夠完整。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常被認為具有數(shù)據(jù)的五個主要特征，通常稱為數(shù)據(jù)的5 Vs。分別是大規(guī)模，多樣性，高效性、準確性和價值性。

互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

據(jù)Gartner稱，大規(guī)?？梢员欢x為“在本（地）機數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)能力不足以為用戶帶來商業(yè)價值。當現(xiàn)有的技術(shù)能夠針對性的進行改造后來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)就可以說是一個成功的大數(shù)據(jù)解決方案。

這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沒將不僅僅是來自于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源，同時也會來自于一些新興的數(shù)據(jù)源，例如常規(guī)（手持、工業(yè)）設(shè)備，日志，汽車等，當然包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

據(jù)Gartner稱，多樣性可以定義如下：“高度變異的信息資產(chǎn)，在生產(chǎn)和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結(jié)構(gòu)的組合。同時還包括以前的歷史數(shù)據(jù)，由于技術(shù)的變革歷史數(shù)據(jù)同樣也成為多樣性數(shù)據(jù)之一 “。

高效性可以被定義為來自不同源的數(shù)據(jù)到達的速度。從各種設(shè)備，傳感器和其他有組織和無組織的數(shù)據(jù)流都在不斷進入IT系統(tǒng)。由此，實時分析和對于該數(shù)據(jù)的解釋（展示）的能力也應(yīng)該隨之增加。

根據(jù)Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數(shù)據(jù)流I/O(生產(chǎn)和消費)，但主要聚焦在一個數(shù)據(jù)集內(nèi)或多個數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速率可變上”。

準確性，或真實性或叫做精度是數(shù)據(jù)的另一個重要組成方面。要做出正確的商業(yè)決策，當務(wù)之急是在數(shù)據(jù)上進行的所有分析必須是正確和準確（精確）的。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供巨大的商業(yè)價值。像電信，金融，電子商務(wù)，社交媒體等，已經(jīng)認識到他們的數(shù)據(jù)是一個潛在的巨大的商機。他們可以預(yù)測用戶行為，并推薦相關(guān)產(chǎn)品，提供危險交易預(yù)警服務(wù)，等等。

與其他IT系統(tǒng)一樣，性能是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲得成功的關(guān)鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數(shù)據(jù)系統(tǒng)保證其性能。

2. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)包含的功能模塊

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)的預(yù)處理（例如，清洗，驗證等），存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等（例如做預(yù)測分析??，生成在線使用建議等等），最后呈現(xiàn)和可視化的總結(jié)、匯總結(jié)果。

下圖描述了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的這些高層次的組件

描述本節(jié)的其余部分簡要說明了每個組分，如圖1。

2.1 各種各樣的數(shù)據(jù)源當今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進行分析。這些來源可能是從在線Web應(yīng)用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數(shù)據(jù)，來自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。

顯然從不同數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線的Web應(yīng)用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會來自于CSV文件，其他設(shè)備則可能使用MQTT通信協(xié)議。

由于這些單獨的系統(tǒng)的性能是不在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制范圍之內(nèi)，并且通常這些系統(tǒng)都是外部應(yīng)用程序，由第三方供應(yīng)商或團隊提供并維護，所以本文將不會在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。

2.2 數(shù)據(jù)采集第一步，獲取數(shù)據(jù)。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個持久化設(shè)備中（硬盤、存儲、云等）。

在下面的章節(jié)中，本文將重點介紹一些關(guān)于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點。

2.3 存儲數(shù)據(jù)第二步，一旦數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結(jié)尾也會討論一部分涉及數(shù)據(jù)安全方面的問題。

2.4 數(shù)據(jù)處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數(shù)據(jù)是去規(guī)范化的，包括對一些相關(guān)的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行一些排序，在規(guī)定的時間間隔內(nèi)進行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測分析等。

在下面的章節(jié)中，本文將針對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進行數(shù)據(jù)處理和分析的最佳實踐。

2.5 數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示最后一個步驟，展示經(jīng)過各個不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預(yù)先計算匯總的結(jié)果（或其他類似數(shù)據(jù)集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便于對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的理解。

3. 數(shù)據(jù)采集中的性能技巧

數(shù)據(jù)采集是各種來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內(nèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)量的能力。

數(shù)據(jù)采集??過程基于對該系統(tǒng)的個性化需求，但一些常用執(zhí)行的步驟是 - 解析傳入數(shù)據(jù)，做必要的驗證，數(shù)據(jù)清晰，例如數(shù)據(jù)去重，轉(zhuǎn)換格式，并將其存儲到某種持久層。

涉及數(shù)據(jù)采集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

下面是一些性能方面的技巧：

來自不同數(shù)據(jù)源的傳輸應(yīng)該是異步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)異步傳輸，所以數(shù)據(jù)采集過程的吞吐量可以大大高于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的處理能力。 異步數(shù)據(jù)傳輸同樣可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和不同的數(shù)據(jù)源之間進行解耦。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計使得其很容易進行動態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說算是安全的。

如果數(shù)據(jù)是直接從一些外部數(shù)據(jù)庫中抽取的，確保拉取數(shù)據(jù)是使用批量的方式。

如果數(shù)據(jù)是從feed file解析，請務(wù)必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

優(yōu)先使用內(nèi)置的驗證解決方案。大多數(shù)解析/驗證工作流程的通常運行在服務(wù)器環(huán)境（ESB /應(yīng)用服務(wù)器）中。大部分的場景基本上都有現(xiàn)成的標準校驗工具。在大多數(shù)的情況下，這些標準的現(xiàn)成的工具一般來說要比你自己開發(fā)的工具性能要好很多。

類似地，如果數(shù)據(jù)XML格式的，優(yōu)先使用XML（XSD）用于驗證。

即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優(yōu)先還是應(yīng)該使用內(nèi)置的函數(shù)庫或者開發(fā)框架。在大多數(shù)的情況下通常會比你開發(fā)任何自定義代碼快得多。

盡量提前濾掉無效數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數(shù)據(jù)上浪費過多的計算能力。

大多數(shù)系統(tǒng)處理無效數(shù)據(jù)的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統(tǒng)建設(shè)之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲和其他額外的存儲開銷。

如果來自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數(shù)據(jù)源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數(shù)據(jù)，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數(shù)據(jù)清洗需要進行表關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)一次，并且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。

數(shù)據(jù)去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些字段構(gòu)成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

來自多個源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時，需要進行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標準格式。

和解析過程一樣，我們建議使用內(nèi)置的工具，相比于你自己從零開發(fā)的工具性能會提高很多。

數(shù)據(jù)移植的過程一般是數(shù)據(jù)處理過程中最復(fù)雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用并行計算。

一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲在某些持久層，以便以后分析處理，綜述，聚合等使用。

多種技術(shù)解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop和等）。

謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4. 數(shù)據(jù)存儲中的性能技巧

一旦所有的數(shù)據(jù)采集步驟完成后，數(shù)據(jù)將進入持久層。

在本節(jié)中將討論一些與數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲性能相關(guān)的技巧包括物理存儲優(yōu)化和邏輯存儲結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)模型）。這些技巧適用于所有的數(shù)據(jù)處理過程，無論是一些解析函數(shù)生的或最終輸出的數(shù)據(jù)還是預(yù)計算的匯總數(shù)據(jù)等。

首先選擇數(shù)據(jù)范式。您對數(shù)據(jù)的建模方式對性能有直接的影響，例如像數(shù)據(jù)冗余，磁盤存儲容量等方面。對于一些簡單的文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中的場景，你也許需要保持數(shù)據(jù)原始的格式，對于另外一些場景，如執(zhí)行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數(shù)據(jù)范式化。

大多數(shù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫替代RDBMS處理數(shù)據(jù)。

不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

數(shù)據(jù)庫分為行存儲和列存儲。

具體的數(shù)據(jù)庫選型依賴于你的具體需求（例如，你的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫讀寫比）。

同樣每個數(shù)據(jù)庫都會根據(jù)不同的配置從而控制這些數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)庫復(fù)制備份或者嚴格保持數(shù)據(jù)一致性?這些設(shè)置會直接影響數(shù)據(jù)庫性能。在數(shù)據(jù)庫技術(shù)選型前一定要注意。

壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對于不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫來說配置都是不同的，同時對數(shù)據(jù)庫性能的影響也是不一樣的。

數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)是這些數(shù)據(jù)庫的另一個非常重要的功能。數(shù)據(jù)Sharding的方式能夠?qū)ο到y(tǒng)的性能產(chǎn)生巨大的影響，所以在數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)時請謹慎選擇。

并非所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫都內(nèi)置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

如果有需要還是建議使用內(nèi)置的類似功能，因為自己開發(fā)的還是不靈。

NoSQLs內(nèi)置了壓縮、編解碼器和數(shù)據(jù)移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那么優(yōu)先選擇使用這些內(nèi)置的功能。這些工具可以執(zhí)行各種各樣的任務(wù)，如格式轉(zhuǎn)換、壓縮數(shù)據(jù)等，使用內(nèi)置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網(wǎng)絡(luò)的使用率。

許多NoSQL數(shù)據(jù)庫支持多種類型的文件系統(tǒng)。其中包括本地文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)，甚至基于云的存儲解決方案。

如果在交互式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內(nèi)置）文件系統(tǒng)（例如HBase 使用HDFS）。

這是因為，如果使用一些外部文件系統(tǒng)/格式，則需要對數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的編解碼/數(shù)據(jù)移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型一般來說需要根據(jù)需求用例來綜合設(shè)計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數(shù)據(jù)建模技術(shù)基本都是設(shè)計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關(guān)系用來描述數(shù)據(jù)實體與現(xiàn)實世界之間的交互。

在硬件一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5. 數(shù)據(jù)處理分析中的性能技巧

數(shù)據(jù)處理和分析是一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。像聚合，預(yù)測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節(jié)討論一些數(shù)據(jù)處理性能方面的技巧。需要注意的是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)有兩個組成部分，實時數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理。本節(jié)涵蓋數(shù)據(jù)處理的各個方面。

在細節(jié)評估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)處理框架。

其中一些框架適用于批量數(shù)據(jù)處理，而另外一些適用于實時數(shù)據(jù)處理。

同樣一些框架使用內(nèi)存模式，另外一些是基于磁盤io處理模式。

有些框架擅長高度并行計算，這樣能夠大大提高數(shù)據(jù)效率。

基于內(nèi)存的框架性能明顯優(yōu)于基于磁盤io的框架，但是同時成本也可想而知。

概括地說，當務(wù)之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。

一些這些框架將數(shù)據(jù)劃分成較小的塊。這些小數(shù)據(jù)塊由各個作業(yè)獨立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨立的子作業(yè)?在數(shù)據(jù)分塊是需要當心。

該數(shù)據(jù)快越小，就會產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負擔(dān)。

如果數(shù)據(jù)快太大，數(shù)據(jù)傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導(dǎo)致資源利用不均衡，長時間在一臺服務(wù)器上運行一個大作業(yè)，而其他服務(wù)器就會等待。

不要忘了查看一個任務(wù)的作業(yè)總數(shù)。在必要時調(diào)整這個參數(shù)。

最好實時監(jiān)控數(shù)據(jù)塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統(tǒng)性能下降。

此外，實時數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進行合并。設(shè)計系統(tǒng)時盡量減少對其他作業(yè)的影響。

大多數(shù)情況下同一數(shù)據(jù)集需要經(jīng)過多次計算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業(yè)務(wù)流程發(fā)生變化，值得一提的是舊數(shù)據(jù)也是如此。設(shè)計系統(tǒng)時需要注意這個地方的容錯。

這意味著你可能需要存儲原始數(shù)據(jù)的時間較長，因此需要更多的存儲。

數(shù)據(jù)結(jié)果輸出后應(yīng)該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結(jié)果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進行匯總保存。

為了達到這個目標，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會輸出一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢。

更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數(shù)據(jù)匯總結(jié)果，如果在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的時候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會大大降低數(shù)據(jù)處理能力。

一些框架提供了大數(shù)據(jù)查詢懶評價功能。在數(shù)據(jù)沒有在其他地方被使用時效果不錯。

實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預(yù)估作業(yè)的完成時間。

6. 數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧

精心設(shè)計的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價值戰(zhàn)略指導(dǎo)。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數(shù)據(jù)的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報告工具，或用于構(gòu)建自定義報表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術(shù)，幫助您能打造可視化層。

確保可視化層顯示的數(shù)據(jù)都是從最后的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數(shù)據(jù)。

這不僅最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助于避免性能卡頓問題。

重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術(shù)。

大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應(yīng)的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。

盡量提前將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應(yīng)不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務(wù)模式都是針對不同場景設(shè)計的。

同樣，一些工具可以進行增量數(shù)據(jù)同步。這最大限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個可視化過程固化下來。

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復(fù)雜的布局可能會產(chǎn)生嚴重的性能影響。

7. 數(shù)據(jù)安全以及對于性能的影響

像任何IT系統(tǒng)一樣安全性要求也對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能有很大的影響。在本節(jié)中，我們討論一下安全對大數(shù)據(jù)平臺性能的影響。

- 首先確保所有的數(shù)據(jù)源都是經(jīng)過認證的。即使所有的數(shù)據(jù)源都是安全的，并且沒有針對安全方面的需求，那么你可以靈活設(shè)計一個安全模塊來配置實現(xiàn)。

- 數(shù)據(jù)進過一次認證，那么就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那么使用一些類似于token的技術(shù)保存下來以便后續(xù)繼續(xù)使用。這將節(jié)省數(shù)據(jù)一遍遍認證的開銷。

- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基于PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

- 通常情況下數(shù)據(jù)壓縮后進入大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這么做好處非常明顯不細說。

- 針對不同算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮算法。

- 同樣，評估加密邏輯和算法，然后再選擇。

- 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

- 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據(jù)不同的監(jiān)管策略和用戶需求個性化的進行設(shè)計和修改。

- 注意，這種需求不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度，但會增加存儲成本。

- 盡量使用下層提供的安全技術(shù)，例如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。這些安全解決方案會比你自己設(shè)計開發(fā)性能要好很多。

8. 總結(jié)

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術(shù)性的知道可以作為打造大數(shù)據(jù)分析平臺的一般準則。大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜，為了滿足這種類型系統(tǒng)的性能需求，需要我們從開始建設(shè)的時候進行考量。

本文介紹的技術(shù)準則可以用在大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的各個不同階段，包括安全如何影響大數(shù)據(jù)分析平臺的性能。

網(wǎng)站響應(yīng)時間過長是怎么回事？

網(wǎng)站響應(yīng)時間過長是怎么回事？花了太長時間進行響應(yīng);無法訪問此網(wǎng)站 響應(yīng)時間過長 ERR_CONNECTION_TIMED_OUT,無法訪問此網(wǎng)站 服務(wù)器響應(yīng)時間過長; 遇到過類似問題，我認為有以下幾個原因：

?

無法訪問此網(wǎng)站 (圖) 服務(wù)器響應(yīng)時間過長

1、網(wǎng)站服務(wù)器故障維修（這種情況只能等段時間重新登錄試試）

2、網(wǎng)絡(luò)連接不通（查看網(wǎng)線接口處是否插好）

3、網(wǎng)站地址被和諧了（用代理）

4、本身網(wǎng)站程序卡死了(程序問題)

服務(wù)器網(wǎng)站響應(yīng)時間過長的問題解決方法如下：

1、機器的配置。包括服務(wù)器端與客戶機端的硬件配置程度，同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，雙核的服務(wù)器的運算能力肯定要強一些，毫無疑問的，同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用一臺賽揚的機器和奔四雙核處理器的電腦，打開同樣的網(wǎng)頁，速度，也肯定不一樣。

2、服務(wù)器軟件。軟件多少、穩(wěn)定和軟件的正確配置，都會影響到服務(wù)器環(huán)境，以致影響到網(wǎng)絡(luò)速度。服務(wù)器安裝軟件防火墻，會犧牲一些網(wǎng)絡(luò)速度，所以VPS、或獨立服務(wù)器用戶裝一個防火墻足矣。

3、DNS解析時間。DNS解析包括往返解析的次數(shù)及每次解析所花費的時間，兩者的積就是DNS解析所消耗的時間，因此，很多人忽視了DNS的問題。

4、網(wǎng)絡(luò)最小帶寬。這是最主要的因素，在慢的網(wǎng)站放在好的帶寬下訪問速度一樣快（就是多花錢），網(wǎng)絡(luò)的帶寬包括對網(wǎng)站所在服務(wù)器帶寬和用戶端兩個位置，對接點指的是出口端與入口端（如電信對網(wǎng)通的對接點），另一個就是用戶本身的最小帶寬，如果用戶辦的是512K寬帶咱就愛莫能助了。

5、網(wǎng)頁內(nèi)容的大小（重要）。網(wǎng)頁文件的大小是網(wǎng)站是

否能快速打開最重要一個因素，如果說服務(wù)器等硬件方面決定不了，強烈建議從這里下手，不管是表格還是DIV+CSS，適當?shù)膬?yōu)化代碼，都能減少網(wǎng)頁大小。盡量優(yōu)化代碼，用最少的代碼。同時大量錯誤、冗余代碼也是拖慢網(wǎng)站速度之一。

6、大量數(shù)據(jù)庫操作。小網(wǎng)站在執(zhí)行大量數(shù)據(jù)庫操作時，也會影響網(wǎng)站打開速度，這里使asp+access結(jié)構(gòu)的網(wǎng)站尤為明顯，尤其是同時有大量用戶提交評論時，就操作數(shù)據(jù)庫鎖死，導(dǎo)致網(wǎng)站打不開。

7、用很多javascript。網(wǎng)站上使用大量JS是大忌，不僅搜索引擎無法收錄，同時會不斷提交請求增加服務(wù)器負擔(dān)，例如鼠標特效、欄目的特效、狀態(tài)欄的特效等等。這些特效的原理是先由服務(wù)器下載到本地的機器，然后在本地機器上運行產(chǎn)生，然后才能看到的。

8、頁面上用大圖片和FLASH。圖片是拖慢網(wǎng)速最重要一個因素，圖片經(jīng)過處理，可以使圖片空間變小，否則很多的圖片一開始都會占用很多空間又使網(wǎng)站打開速度變得很慢，同樣FLASH也是一個道理。

9、過多引用了別的網(wǎng)站的內(nèi)容。包括引用其他網(wǎng)站的圖片、視頻文件等，如果直接在頁面引用別的網(wǎng)站的東西，而那個網(wǎng)站的速度又慢，或者那個網(wǎng)站的該頁面已經(jīng)不存在了，那么打開的速度就會非常慢。

mongodb怎么將知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入

mongodb將知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入的操作如下：

把大量數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中：

mongoimport -d 數(shù)據(jù)庫名稱 -c 集合名稱 -file 要導(dǎo)入的知網(wǎng)數(shù)據(jù)文件。

找到mongodb數(shù)據(jù)庫的安裝目錄，將安裝目錄下的bin目錄放置在環(huán)境變量中。

如果bin目錄里面少.exe文件，下面的鏈接里有bin目錄下的所有.exe文件，下載然后復(fù)制到bin目錄下就可以了。

MongoDB是一個基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應(yīng)用提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲解決方案。MongoDB是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(nosql)之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。首先在你的服務(wù)器上安裝好MongoDB,window平臺安裝 MongoDB,Linux平臺安裝MongoDB，之后連接MongoDB,創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，刪除數(shù)據(jù)庫。

國內(nèi)五大論文數(shù)據(jù)庫?

國內(nèi)五大論文數(shù)據(jù)庫如下：

一、中國知網(wǎng)提供的《中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）》

也稱中國期刊全文數(shù)據(jù)庫由清華同方股份有限公司出版。

收錄1994年以來國內(nèi)6 600種期刊，包括了學(xué)術(shù)期刊于非學(xué)術(shù)期刊，涵蓋理工、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學(xué)綜合、電子技術(shù)與信息科學(xué)、經(jīng)濟與管理。

收錄的學(xué)術(shù)期刊同時作為“中國學(xué)術(shù)期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計源期刊”。

但是收錄的期刊不很全面，一些重要期刊未能收錄。

二、中國生物醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫（CBMDISC)

數(shù)據(jù)庫是中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院信息研究所開發(fā)研制，收錄了自1978年以來1 600余種中國生物醫(yī)學(xué)期刊。

范圍涉及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、中醫(yī)學(xué)及中藥學(xué)等生物醫(yī)學(xué)的各個領(lǐng)域。

三、中文生物醫(yī)學(xué)期刊數(shù)據(jù)庫（CMCC)

由中國人民解放軍醫(yī)學(xué)圖書館數(shù)據(jù)庫研究部研制開發(fā)。

收錄了1994年以來國內(nèi)正式出版發(fā)行的生物醫(yī)學(xué)期刊和一些自辦發(fā)行的生物醫(yī)學(xué)刊物1 000余種的文獻題錄和文摘。

涉及的主要學(xué)科領(lǐng)域有：基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、醫(yī)學(xué)生物學(xué)、中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)、醫(yī)院管理及醫(yī)學(xué)信息等生物醫(yī)學(xué)的各個領(lǐng)域。

并具有成果查新功能醫(yī)學(xué)全在線

四、萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)（China Info)

由中國科技信息研究所，萬方數(shù)據(jù)股份有限公司研制。

該數(shù)據(jù)庫收錄的期刊學(xué)科范圍廣，包括了學(xué)術(shù)期刊于非學(xué)術(shù)期刊，提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。

被收錄的學(xué)術(shù)期刊都獲得了“中國核心期刊（遴選）數(shù)據(jù)庫來源期刊”的收錄證書。

個別期刊甚至將“遴選”改成“精選”，或者干脆去掉。

很多作者因此誤以為這就是核心期刊。

五、維普數(shù)據(jù)庫

也稱中文科技期刊數(shù)據(jù)庫，維普科技期刊數(shù)據(jù)庫，由中國科學(xué)技術(shù)信息研究所重慶分所出版。

收錄了1989年以來我國自然科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、醫(yī)藥衛(wèi)生、經(jīng)濟管理、教育科學(xué)和圖書情報等學(xué)科9 000余種期刊，包括了學(xué)術(shù)與非學(xué)術(shù)期刊。

收錄期刊數(shù)量很大，但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。

一般的，學(xué)術(shù)期刊都能進入至少1個國內(nèi)期刊數(shù)據(jù)庫。

期刊據(jù)數(shù)據(jù)庫不是期刊的評價體系，對科研處的期刊性質(zhì)評價也就缺乏足夠的意義，故不宜作為期刊性質(zhì)評價的依據(jù)。

另外還有：

1、萬方數(shù)據(jù)

萬方數(shù)據(jù)提供中國大陸科技期刊檢索，是萬方數(shù)據(jù)股份有限公司建立的專業(yè)學(xué)術(shù)知識服務(wù)網(wǎng)站。

隸屬于萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)，對外服務(wù)數(shù)據(jù)由萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)統(tǒng)一部署提供。

2、全國報刊索引

收錄全國包括港臺地區(qū)的期刊8000種左右，月報道量在1.8萬條以上，年報道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現(xiàn)又出版光盤數(shù)據(jù)庫。

反映了中國政治、經(jīng)濟、軍事、科學(xué)、文化、文學(xué)藝術(shù)、歷史地理、科技等方面的發(fā)展情況，提供了國內(nèi)外最新學(xué)術(shù)進展信息。

該索引是我國收錄報刊種類最多，內(nèi)容涉及范圍最廣，持續(xù)出版時間最長，與新文獻保持同步發(fā)展的權(quán)威性檢索刊物，也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。

正文采用分類編排，先后采用過《中國人民大學(xué)圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》，1980年起，仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國圖書館分類法》（第四版）標引，計算機編排。

在著錄上，《全國報刊索引》從1991年起采用國家標準——《檢索期刊條目著錄規(guī)則》進行著錄，包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附注等項。

同時，“哲社版”采用電腦編排，增加了“著者索引”、“題中人名分析索引”、“引用報刊一覽表”，方便了讀者的使用。

3、超星數(shù)字圖書館

為目前世界最大的中文在線數(shù)字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學(xué)、經(jīng)濟、計算機等五十余大類，數(shù)十萬冊電子圖書，300萬篇論文，全文總量4億余頁，數(shù)據(jù)總量30000GB，大量免費電子圖書，并且每天仍在不斷的增加與更新。

覆蓋范圍：涉及哲學(xué)、宗教、社科總論、經(jīng)典理論、民族學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、自然科學(xué)總論、計算機等各個學(xué)科門類。

本館已訂購67萬余冊。

收錄年限：1977年至今。

4、維普資訊

維普資訊是科學(xué)技術(shù)部西南信息中心下屬的一家大型的專業(yè)化數(shù)據(jù)公司，是中文期刊數(shù)據(jù)庫建設(shè)事業(yè)的奠基人，公司全稱重慶維普資訊有限公司。

目前已經(jīng)成為中國最大的綜合文獻數(shù)據(jù)庫。

從1989年開始，一直致力于對海量的報刊數(shù)據(jù)進行科學(xué)嚴謹?shù)难芯俊⒎治?，采集、加工等深層次開發(fā)和推廣應(yīng)用。

5、中宏數(shù)據(jù)庫

中宏數(shù)據(jù)庫由國家發(fā)改委所屬的中國宏觀經(jīng)濟學(xué)會、中宏基金、中國宏觀經(jīng)濟信息網(wǎng)、中宏經(jīng)濟研究中心聯(lián)合研創(chuàng)。

是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、金融保險、投資消費、世界經(jīng)濟、政策法規(guī)、統(tǒng)計數(shù)字、研究報告等方面的詳盡內(nèi)容，是目前國內(nèi)門類最全，分類最細，容量最大的經(jīng)濟類數(shù)據(jù)庫。

發(fā)展現(xiàn)狀

在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，

即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以比較好的解決管理和存儲關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。隨著云計算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足需要，

這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對數(shù)據(jù)庫的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就開始出現(xiàn)，這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，

它們更強調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強大的生命力。

以上內(nèi)容參考：百度百科——數(shù)據(jù)庫

本文名稱：nosql綜述知網(wǎng),nosql分布式數(shù)據(jù)庫題庫
地址分享：http://chinadenli.net/article28/hohgjp.html

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