大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些 核心技術(shù)是什么

隨著大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)迅速擴(kuò)展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長(zhǎng)潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報(bào)告中，評(píng)估了22種技術(shù)在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、預(yù)測(cè)和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。

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1. 預(yù)測(cè)分析技術(shù)

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測(cè)分析允許公司通過(guò)分析大數(shù)據(jù)源來(lái)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、優(yōu)化和部署預(yù)測(cè)模型，從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會(huì)預(yù)測(cè)你每次購(gòu)物可能還想買什么，愛(ài)奇藝正在預(yù)測(cè)你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會(huì)網(wǎng)站甚至試圖預(yù)測(cè)你會(huì)愛(ài)上誰(shuí)……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。常見(jiàn)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識(shí)發(fā)現(xiàn)

支持來(lái)自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、流、api和其他平臺(tái)和應(yīng)用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中自助提取信息的工具和技術(shù)。如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

4. 大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎

能夠過(guò)濾、聚合、豐富和分析來(lái)自多個(gè)完全不同的活動(dòng)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式。現(xiàn)今流行的流式計(jì)算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過(guò)在分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)隨機(jī)訪問(wèn)內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問(wèn)和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲(chǔ)

為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。常見(jiàn)的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數(shù)據(jù)虛擬化

數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應(yīng)用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關(guān)心有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理位置，并且可以提供單個(gè)客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

減輕采購(gòu)、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負(fù)擔(dān)的軟件，以加速數(shù)據(jù)對(duì)分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)上的并行操作，對(duì)大型高速數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和充實(shí)的產(chǎn)品。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)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(dòng)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(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。

對(duì)于NoSQL并沒(méi)有一個(gè)明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無(wú)共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。

分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒(méi)有單點(diǎn)失效的問(wèn)題。

異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同。可以說(shuō)，NoSQL各有所長(zhǎng)，成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用，在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。

淺談?dòng)?jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)的相關(guān)論文

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)也面臨新的挑戰(zhàn)，要求計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)必須不斷的更新發(fā)展，以能夠?qū)Ξ?dāng)前的計(jì)算機(jī)信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)的相關(guān)論文，希望大家喜歡!

計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)的相關(guān)論文篇一

淺談“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

[摘 要]在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)也面臨新的挑戰(zhàn)，要求計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)必須不斷的更新發(fā)展，以能夠?qū)Ξ?dāng)前的計(jì)算機(jī)信息處理需求滿足。本文重點(diǎn)分析大數(shù)據(jù)時(shí)代的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)時(shí)代;計(jì)算機(jī);信息處理技術(shù)

在科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展的當(dāng)前，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)占領(lǐng)了整個(gè)環(huán)境，它對(duì)計(jì)算機(jī)的信息處理技術(shù)產(chǎn)生了很大的影響。計(jì)算機(jī)在短短的幾年內(nèi)，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展和應(yīng)用使人們走進(jìn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，這就要求對(duì)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)應(yīng)用時(shí)，則也就需要在之前基礎(chǔ)上對(duì)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，優(yōu)化結(jié)構(gòu)處理，從而讓計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)更符合當(dāng)前時(shí)代發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代信息及其傳播特點(diǎn)

自從“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現(xiàn)傳播速度快、數(shù)據(jù)量大以及多樣化等特點(diǎn)。其中數(shù)據(jù)量大是目前信息最顯著的特點(diǎn)，隨著時(shí)間的不斷變化計(jì)算機(jī)信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對(duì)當(dāng)前信息數(shù)量之大形容;傳播速度快也是當(dāng)前信息的主要特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)在信息傳播中傳播途徑相當(dāng)廣泛，傳播速度也相當(dāng)驚人，1s內(nèi)可以完成整個(gè)信息傳播任務(wù)，具有較高傳播效率。在傳播信息過(guò)程中，還需要實(shí)施一定的信息處理，在此過(guò)程中則需要應(yīng)用相應(yīng)的信息處理工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的專門處理，隨著目前信息處理任務(wù)的不斷加強(qiáng)，信息處理工具也有不斷的進(jìn)行創(chuàng)新[1];信息多樣化，則也就是目前數(shù)據(jù)具有多種類型，在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發(fā)生著變化，從而進(jìn)一步提高了計(jì)算機(jī)信息處理難度。目前計(jì)算機(jī)的處理能力、打印能力等各項(xiàng)能力均有顯著提升，尤其是當(dāng)前軟件技術(shù)的迅速發(fā)展，進(jìn)一步提高了計(jì)算機(jī)應(yīng)用便利性。微電子技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了微型計(jì)算機(jī)的應(yīng)用發(fā)展，進(jìn)一步強(qiáng)化了計(jì)算機(jī)應(yīng)用管理?xiàng)l件。

大數(shù)據(jù)信息不但具有較大容量，同時(shí)相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)講進(jìn)一步增強(qiáng)了信息間關(guān)聯(lián)性，同時(shí)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜，導(dǎo)致在進(jìn)行信息處理中需要面臨新的難度。在 網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 發(fā)展中重點(diǎn)集中在傳輸結(jié)構(gòu)發(fā)展上，在這種情況下計(jì)算機(jī)必須要首先實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸結(jié)構(gòu)的開(kāi)放性設(shè)定，從而打破之前計(jì)算機(jī)信息處理中，硬件所具有的限制作用。因?yàn)樵诋?dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中還存在一定的不足，在完成云計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建之后，才能夠在信息處理過(guò)程中，真正的實(shí)現(xiàn)收放自如[2]。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

(一)數(shù)據(jù)收集和傳播技術(shù)

現(xiàn)在人們通過(guò)電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進(jìn)行信息發(fā)布之前，工作人員必須要根據(jù)需要采用信息處理技術(shù)實(shí)施相應(yīng)的信息處理。計(jì)算機(jī)采用信息處理技術(shù)實(shí)施信息處理，此過(guò)程具有一定復(fù)雜性，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，在將相關(guān)有效信息收集之后首先對(duì)這些信息實(shí)施初步分析，完成信息的初級(jí)操作處理，總體上來(lái)說(shuō)信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之后，才能夠把這些信息完整的在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳播，讓用戶依照自己的實(shí)際需求篩選滿足自己需求的信息，借助于計(jì)算機(jī)傳播特點(diǎn)將信息數(shù)據(jù)的閱讀價(jià)值有效的實(shí)現(xiàn)。

(二)信息存儲(chǔ)技術(shù)

在目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了很多視頻和虛擬網(wǎng)頁(yè)等內(nèi)容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對(duì)信息儲(chǔ)存空間也有較大需求，這也就是對(duì)計(jì)算機(jī)信息存儲(chǔ)技術(shù)提供了一個(gè)新的要求。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中，已經(jīng)出現(xiàn)一系列存儲(chǔ)空間無(wú)法滿足當(dāng)前存儲(chǔ)要求，因此必須要對(duì)當(dāng)前計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新發(fā)展。一般來(lái)講計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間可以對(duì)當(dāng)前用戶關(guān)于不同信息的存儲(chǔ)需求滿足，但是也有一部分用戶對(duì)于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能[3]，從而為計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)效率提供有效保障。因此可以在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)上完成計(jì)算機(jī)信息新存儲(chǔ)方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲(chǔ)需求，同時(shí)還可以有效的保障普通儲(chǔ)存空間不會(huì)出現(xiàn)被大數(shù)據(jù)消耗問(wèn)題。

(三)信息安全技術(shù)

大量數(shù)據(jù)信息在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的出現(xiàn)，導(dǎo)致有一部分信息內(nèi)容已經(jīng)出現(xiàn)和之前信息形式的偏移，構(gòu)建出一些新的計(jì)算機(jī)信息關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，同時(shí)具有非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，從而也就導(dǎo)致在計(jì)算機(jī)信息處理中出現(xiàn)了新的問(wèn)題，一旦在信息處理過(guò)程中某個(gè)信息出現(xiàn)問(wèn)題，也就會(huì)導(dǎo)致與之關(guān)聯(lián)緊密的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題。在實(shí)施相應(yīng)的計(jì)算機(jī)信息管理的時(shí)候，也不像之前一樣直接在單一數(shù)據(jù)信息之上建立，必須要實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有將數(shù)據(jù)的統(tǒng)一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對(duì)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)水平有顯著提升，并且也為計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)發(fā)展指明了方向，但是因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)硬件中存在一定的性能不足，也就導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)信息安全管理中具有一定難度。想要為數(shù)據(jù)安全提供有效保障，就必須要注重?cái)?shù)據(jù)安全技術(shù)管理技術(shù)的發(fā)展。加強(qiáng)當(dāng)前信息安全體系建設(shè)，另外也必須要對(duì)計(jì)算機(jī)信息管理人員專業(yè)水平進(jìn)行培養(yǎng)，提高管理人員專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)能力，從而更好的滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息管理體系發(fā)展需求，同時(shí)也要加強(qiáng)關(guān)于安全技術(shù)的全面深入研究工作[4]。目前在大數(shù)據(jù)時(shí)代下計(jì)算機(jī)信息安全管理技術(shù)發(fā)展還不夠成熟，對(duì)于大量的信息還不能夠?qū)嵤┤娴陌踩詸z測(cè)，因此在未來(lái)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)研究中安全管理屬于重點(diǎn)方向。但是因?yàn)槟壳斑€沒(méi)有構(gòu)建完善的計(jì)算機(jī)安全信息管理體系，因此首先應(yīng)該強(qiáng)化關(guān)于計(jì)算機(jī)重點(diǎn)信息的安全管理，這些信息一旦發(fā)生泄漏，就有可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)非常嚴(yán)重的損失。目前來(lái)看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術(shù)

在實(shí)施計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)處理和傳輸過(guò)程中，首先需要完成數(shù)據(jù)采集，同時(shí)還要實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)信息源，在數(shù)據(jù)庫(kù)中將采集來(lái)的各種信息數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，所有數(shù)據(jù)信息的第一步均是完成采集。其次才能夠?qū)@些采集來(lái)的信息進(jìn)行加工處理，通常來(lái)說(shuō)也就是各種分類及加工。最后把已經(jīng)處理好的信息，通過(guò)數(shù)據(jù)傳送系統(tǒng)完整的傳輸?shù)娇蛻舳耍瑸橛脩糸喿x提供便利。

結(jié)語(yǔ)：

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)也存在一定的發(fā)展難度，從目前專業(yè)方面來(lái)看，還存在一些問(wèn)題無(wú)法解決，但是這些難題均蘊(yùn)含著信息技術(shù)發(fā)展的重要機(jī)遇。在當(dāng)前計(jì)算機(jī)硬件中，想要完成計(jì)算機(jī)更新也存在一定的難度，但是目前計(jì)算機(jī)未來(lái)的發(fā)展方向依舊是云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，把網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)硬件數(shù)據(jù)兩者分開(kāi)，也就有助于實(shí)現(xiàn)云計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的有效轉(zhuǎn)化。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展相信在未來(lái)的某一天定能夠進(jìn)入到計(jì)算機(jī)信息處理的高速發(fā)展階段。

參考文獻(xiàn)

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計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)的相關(guān)論文篇二

試談?dòng)?jì)算機(jī)軟件技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用

摘要：大數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗(yàn)著現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)處理和分析能力;同時(shí)，也為企業(yè)帶來(lái)了獲取更豐富、更深入和更準(zhǔn)確地洞察市場(chǎng)行為的大量機(jī)會(huì)。對(duì)企業(yè)而言，能夠從大數(shù)據(jù)中獲得全新價(jià)值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘出“真金白銀”則是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)。這就要求采用一套全新的、對(duì)企業(yè)決策具有深遠(yuǎn)影響的解決方案。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī) 大數(shù)據(jù)時(shí)代 容量 準(zhǔn)確 價(jià)值 影響 方案

1 概述

自從計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以后，傳統(tǒng)的計(jì)算工作已經(jīng)逐步被淘汰出去，為了在新的競(jìng)爭(zhēng)與挑戰(zhàn)中取得勝利，許多網(wǎng)絡(luò)公司開(kāi)始致力于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)庫(kù)的研究，為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供各種服務(wù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始被人們廣泛關(guān)注。一般來(lái)講，大數(shù)據(jù)指的是這樣的一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)在不斷運(yùn)營(yíng)過(guò)程中逐步壯大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，甚至已經(jīng)達(dá)到了10億T。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)給計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)帶來(lái)了更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，隨著科技的發(fā)展，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)一定會(huì)越來(lái)越完善，為我們提供更大的方便。

大數(shù)據(jù)是IT行業(yè)在云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)之后的又一次技術(shù)變革，在企業(yè)的管理、國(guó)家的治理和人們的生活方式等領(lǐng)域都造成了巨大的影響。大數(shù)據(jù)將網(wǎng)民與消費(fèi)的界限和企業(yè)之間的界限變得模糊，在這里，數(shù)據(jù)才是最核心的資產(chǎn)，對(duì)于企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式、組織結(jié)構(gòu)以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代都將面對(duì)戰(zhàn)略、組織、文化、公共關(guān)系和人才培養(yǎng)等許多方面的挑戰(zhàn)，但是也會(huì)迎來(lái)很大的機(jī)遇，因?yàn)橹皇亲鳛橐环N共享的公共網(wǎng)絡(luò)資源，其層次化和商業(yè)化不但會(huì)為其自身發(fā)展帶來(lái)新的契機(jī)，而且良好的服務(wù)品質(zhì)更會(huì)讓其充分具有獨(dú)創(chuàng)性和專用性的鮮明特點(diǎn)。所以，知識(shí)層次化和商業(yè)化勢(shì)必會(huì)開(kāi)啟知識(shí)創(chuàng)造的嶄新時(shí)代。可見(jiàn)，這是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)與機(jī)遇并存的時(shí)代。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用

自從2013年，大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來(lái)令人矚目的成績(jī)，不僅國(guó)內(nèi)外的產(chǎn)業(yè)界與科技界，還有各國(guó)政府部門都在積極布局、制定戰(zhàn)略規(guī)劃。更多的機(jī)構(gòu)和企業(yè)都準(zhǔn)備好了迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵應(yīng)是數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化和服務(wù)化，而挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值是研究大數(shù)據(jù)技術(shù)的最終目標(biāo)。在應(yīng)用數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來(lái)越趨向?qū)Ｓ没南到y(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)逐漸擺脫傳統(tǒng)的通用技術(shù)體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術(shù)的取舍，以及如何解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和價(jià)值挖掘問(wèn)題。

企業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)獲取與清理、傳輸、存儲(chǔ)、計(jì)算、挖掘、展現(xiàn)、開(kāi)發(fā)平臺(tái)與應(yīng)用市場(chǎng)等方面，覆蓋了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統(tǒng)YARN，以及Spark等新型系統(tǒng)架構(gòu)介紹外，還將探討研究流式計(jì)算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實(shí)時(shí)計(jì)算(Dremel，Impala，Drill)、圖計(jì)算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進(jìn)展。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，借力計(jì)算機(jī)智能(MI)技術(shù)，通過(guò)更透明、更可用的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以釋放更多蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的價(jià)值。實(shí)時(shí)、有效的一線質(zhì)量數(shù)據(jù)可以更好地幫助企業(yè)提高產(chǎn)品品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者也可根據(jù)真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)制訂正確戰(zhàn)略經(jīng)營(yíng)決策，讓企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)高度的計(jì)算機(jī)智能決策辦公，下面我們從通信和商業(yè)運(yùn)營(yíng)兩個(gè)方面進(jìn)行闡述。

2.1 通信行業(yè)：XO Communications通過(guò)使用IBM SPSS預(yù)測(cè)分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢(shì)，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時(shí)采取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過(guò)提供單個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴(kuò)展平臺(tái)，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì) 企業(yè)運(yùn)營(yíng) 的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情。

2.2 商業(yè)運(yùn)營(yíng)：辛辛那提動(dòng)物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時(shí)訪問(wèn)的游客和商務(wù)信息的服務(wù)。借此，動(dòng)物園可以獲得新的收入來(lái)源和提高營(yíng)收，并根據(jù)這些信息及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷政策。數(shù)據(jù)收集和分析工具能夠幫助銀行設(shè)立最佳網(wǎng)點(diǎn)，確定最好的網(wǎng)點(diǎn)位置，幫助這個(gè)銀行更好地運(yùn)作業(yè)務(wù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)的成長(zhǎng)。

3 企業(yè)信息解決方案在大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用

企業(yè)信息管理軟件廣泛應(yīng)用于解決欺詐偵測(cè)、雇員流動(dòng)、客戶獲取與維持、網(wǎng)絡(luò)銷售、市場(chǎng)細(xì)分、風(fēng)險(xiǎn)分析、親和性分析、客戶滿意度、破產(chǎn)預(yù)測(cè)和投資組合分析等多樣化問(wèn)題。根據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)挖掘的特征，提出了數(shù)據(jù)挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環(huán)境中，數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個(gè)階段，簡(jiǎn)記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數(shù)據(jù)集(通常為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集)。樣本容量的選擇標(biāo)準(zhǔn)為：包含足夠的重要信息，同時(shí)也要便于分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數(shù)據(jù)導(dǎo)入、合并、粘貼、過(guò)濾以及統(tǒng)計(jì)抽樣方法。

3.2 Explore 通過(guò)考察關(guān)聯(lián)性、趨勢(shì)性以及異常值的方式來(lái)探索數(shù)據(jù)，增進(jìn)對(duì)于數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)。該步驟涉及的工具為：統(tǒng)計(jì) 報(bào)告 、視圖探索、變量選擇以及變量聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標(biāo)，通過(guò)創(chuàng)建、選擇以及轉(zhuǎn)換變量的方式來(lái)修改數(shù)據(jù)集。該步驟涉及工具為：變量轉(zhuǎn)換、缺失處理、重新編碼以及數(shù)據(jù)分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，我們需要借助于分析工具來(lái)訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)模型或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該步驟涉及技術(shù)為：線性及邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型算法。

3.5 Assess 評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的有效性和可靠性。涉及技術(shù)為：比較模型及計(jì)算新的擬合統(tǒng)計(jì)量、臨界分析、決策支持、報(bào)告生成、評(píng)分代碼管理等。數(shù)據(jù)挖掘者可能不會(huì)使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結(jié)果之前，可能需要多次重復(fù)其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟后，可將從優(yōu)選模型中獲取的評(píng)分公式應(yīng)用于(可能不含目標(biāo)變量的)新數(shù)據(jù)。將優(yōu)選公式應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，這是大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題的目標(biāo)。此外，先進(jìn)的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數(shù)據(jù)并以圖形化方式比較模擬結(jié)果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來(lái)產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘流程圖的完整評(píng)分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進(jìn)行新數(shù)據(jù)評(píng)分計(jì)算和考察執(zhí)行結(jié)果的工具。

如果您將優(yōu)選模型注冊(cè)進(jìn)入SAS元數(shù)據(jù)服務(wù)器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優(yōu)選模型的評(píng)分代碼整合進(jìn)入 工作報(bào)告 和生產(chǎn)流程之中。SAS模型管理系統(tǒng)，通過(guò)提供了開(kāi)發(fā)、測(cè)試和生產(chǎn)系列環(huán)境的項(xiàng)目管理結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步補(bǔ)充了數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了與SAS/EM的無(wú)縫聯(lián)接。

在SAS/EM環(huán)境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節(jié)點(diǎn)進(jìn)入工作區(qū)的工藝流程圖中，這種流程圖驅(qū)動(dòng)著整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來(lái)設(shè)計(jì)的：一方面，掌握少量統(tǒng)計(jì)知識(shí)的商務(wù)分析者可以瀏覽數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的技術(shù)方法;另一方面，具備數(shù)量分析技術(shù)的專家可以用微調(diào)方式深入探索每一個(gè)分析節(jié)點(diǎn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

在近十年時(shí)間里，數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)飛速發(fā)展，大大降低了數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和處理的成本，一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代逐漸展現(xiàn)在我們的面前。大數(shù)據(jù)革新性地將海量數(shù)據(jù)處理變?yōu)榭赡埽⑶掖蠓档土顺杀荆沟迷絹?lái)越多跨專業(yè)學(xué)科的人投入到大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用中來(lái)。

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計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)的相關(guān)論文篇三

淺談利用大數(shù)據(jù)推進(jìn)計(jì)算機(jī)審計(jì)的策略

[摘要]社會(huì)發(fā)展以及時(shí)代更新，在該種環(huán)境背景下大數(shù)據(jù)風(fēng)潮席卷全球，尤其是在進(jìn)入新時(shí)期之后數(shù)據(jù)方面處理技術(shù)更加成熟，各領(lǐng)域行業(yè)對(duì)此也給予了較高的關(guān)注，針對(duì)當(dāng)前計(jì)算機(jī)審計(jì)(英文簡(jiǎn)稱CAT)而言要想加速其發(fā)展腳步并將其質(zhì)量拔高就需要結(jié)合大數(shù)據(jù)，依托于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足發(fā)展，本文基于此就大數(shù)據(jù)于CAT影響進(jìn)行著手分析，之后探討依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT，以期為后續(xù)關(guān)于CAT方面研究提供理論上參考依據(jù)。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù) 計(jì)算機(jī)審計(jì) 影響

前言：相較于網(wǎng)絡(luò)時(shí)代而言大數(shù)據(jù)風(fēng)潮一方面提供了共享化以及開(kāi)放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準(zhǔn)性以及高效性，走進(jìn)新時(shí)期CAT應(yīng)該融合于大數(shù)據(jù)風(fēng)潮中，相應(yīng)CAT人員也需要積極應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶了的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，正面CAT工作，進(jìn)而促使CAT緊跟時(shí)代腳步。

一、初探大數(shù)據(jù)于CAT影響

1.1影響之機(jī)遇

大數(shù)據(jù)于CAT影響體現(xiàn)在為CAT帶來(lái)了較大發(fā)展機(jī)遇，具體來(lái)講，信息技術(shù)的更新以及其質(zhì)量的提升促使數(shù)據(jù)方面處理技術(shù)受到了眾多領(lǐng)域行業(yè)的喜愛(ài)，當(dāng)前在數(shù)據(jù)技術(shù)推廣普及階段中呈現(xiàn)三大變化趨勢(shì)：其一是大眾工作生活中涉及的數(shù)據(jù)開(kāi)始由以往的樣本數(shù)據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)化為全數(shù)據(jù)。其二是全數(shù)據(jù)產(chǎn)生促使不同數(shù)據(jù)間具備復(fù)雜內(nèi)部關(guān)系，而該種復(fù)雜關(guān)系從很大程度上也推動(dòng)工作效率以及數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性日漸提升，尤其是數(shù)據(jù)間轉(zhuǎn)化關(guān)系等更為清晰明了。其三是大眾在當(dāng)前處理數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)中更加關(guān)注數(shù)據(jù)之間關(guān)系研究，相較于以往僅僅關(guān)注數(shù)據(jù)因果有了較大進(jìn)步。基于上述三大變化趨勢(shì)，也深刻的代表著大眾對(duì)于數(shù)據(jù)處理的態(tài)度改變，尤其是在當(dāng)下海量數(shù)據(jù)生成背景下，人工審計(jì)具備較強(qiáng)滯后性，只有依托于大數(shù)據(jù)并發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)才能真正滿足大眾需求，而這也是大數(shù)據(jù)對(duì)CAT帶來(lái)的重要發(fā)展機(jī)遇，更是促進(jìn)CAT在新時(shí)期得以穩(wěn)定發(fā)展重要手段。

1.2影響之挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)于CAT影響還體現(xiàn)在為CAT帶來(lái)一定挑戰(zhàn)，具體來(lái)講，審計(jì)評(píng)估實(shí)際工作質(zhì)量?jī)?yōu)劣依托于其中數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)具備的高質(zhì)量則集中在可靠真實(shí)以及內(nèi)容詳細(xì)和相應(yīng)信息準(zhǔn)確三方面，而在CAT實(shí)際工作環(huán)節(jié)中常常由于外界環(huán)境以及人為因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量較低，如數(shù)據(jù)方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數(shù)據(jù)環(huán)境背景下需要嚴(yán)格把控的重點(diǎn)工作內(nèi)容。

二、探析依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT措施

2.1數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效保障

依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT措施集中在數(shù)據(jù)質(zhì)量有效保障上，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)，簡(jiǎn)單來(lái)講就是信息存儲(chǔ)，對(duì)電子信息進(jìn)行定期檢查，監(jiān)督數(shù)據(jù)實(shí)際傳輸，對(duì)信息系統(tǒng)予以有效確認(rèn)以及評(píng)估和相應(yīng)的測(cè)試等等，進(jìn)而將不合理數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并找出信息系統(tǒng)不可靠不準(zhǔn)確地方;其二是把控電子數(shù)據(jù)采集，通常電子數(shù)據(jù)具備多樣化采集方式，如將審計(jì)單位相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)直接連接采集庫(kù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，該種直接采集需要備份初始傳輸數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)采集之后相關(guān)人員隨意修改，更加可以與審計(jì)單位進(jìn)行數(shù)據(jù)采集真實(shí)性 承諾書 簽訂等等，最終通過(guò)電子數(shù)據(jù)方面采集以及存儲(chǔ)兩大內(nèi)容把控促使數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，從而推動(dòng)CAT發(fā)展。

2.2公共數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立

依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT措施還集中在公共數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立，建立公共化分析平臺(tái)一方面能夠?qū)⑺胁杉南嚓P(guān)數(shù)據(jù)予以集中化管理存儲(chǔ)，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動(dòng)CAT作業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)予以良好執(zhí)行。如果將分析模型看作是CAT作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的核心技術(shù)，則公共分析平臺(tái)則是標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行和相應(yīng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵載體。依托于公共數(shù)據(jù)平臺(tái)不僅能夠?qū)⒒A(chǔ)的CAT工作實(shí)現(xiàn)便捷化以及統(tǒng)一化，而且深層次的實(shí)質(zhì)研究有利于CAT數(shù)據(jù)處理的高速性以及高效性，最終為推動(dòng)CAT發(fā)展起到重要影響作用。

2.3審計(jì)人員的強(qiáng)化培訓(xùn)

依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計(jì)人員的強(qiáng)化培訓(xùn)上，具體來(lái)講，培訓(xùn)重點(diǎn)關(guān)注審計(jì)工作于計(jì)算機(jī)上的具 體操 作以及操作重點(diǎn)難點(diǎn)，可以構(gòu)建統(tǒng)一培訓(xùn)平臺(tái)，在該培訓(xùn)平臺(tái)中予以多元化資料的分享，聘請(qǐng)高技能豐富 經(jīng)驗(yàn) 人士予以平臺(tái)授課，提供專業(yè)技能知識(shí)溝通互動(dòng)等等機(jī)會(huì)，最終通過(guò)強(qiáng)化培訓(xùn)提升審計(jì)人員綜合素質(zhì)，更加推動(dòng)CAT未來(lái)發(fā)展。

三、結(jié)論

綜上分析可知，當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調(diào)整，依托于大數(shù)據(jù)促使審計(jì)人員得以素質(zhì)提升，并利用公共數(shù)據(jù)平臺(tái)建立和相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障促使CAT工作更加高效，而本文對(duì)依托于大數(shù)據(jù)良好推進(jìn)CAT進(jìn)行研究旨在為未來(lái)CAT優(yōu)化發(fā)展獻(xiàn)出自己的一份研究力量。

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1數(shù)據(jù)管理技術(shù)的回顧

數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要經(jīng)歷了人工管理階段、文件系統(tǒng)階段和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)階段。隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)管理所處的環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜，目前廣泛流行的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開(kāi)始暴露出許多弱點(diǎn)，面臨著許多新的挑戰(zhàn)。

1.1 人工管理階段

20 世紀(jì) 50 年代中期，計(jì)算機(jī)主要用于科學(xué)計(jì)算。當(dāng)時(shí)沒(méi)有磁盤等直接存取設(shè)備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒(méi)有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)的專門軟件。該階段管理的數(shù)據(jù)不保存、由應(yīng)用程序管理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不共享和數(shù)據(jù)不具有獨(dú)立性等特點(diǎn)。

1.2 文件系統(tǒng)階段

20 世紀(jì) 50 年代后期到 60 年代中期，隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的發(fā)展，磁盤、磁鼓等直接存取設(shè)備開(kāi)始普及，這一時(shí)期的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是把計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)組織成相互獨(dú)立的被命名的數(shù)據(jù)文件，并可按文件的名字來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)，對(duì)文件中的記錄進(jìn)行存取的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)可以長(zhǎng)期保存在計(jì)算機(jī)外存上，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)處理，并支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數(shù)據(jù)面向特定的應(yīng)用程序，因此，數(shù)據(jù)共享性、獨(dú)立性差，且冗余度大，管理和維護(hù)的代價(jià)也很大。

1.3數(shù)據(jù)庫(kù)階段

20 世紀(jì) 60 年代后期以來(lái)，計(jì)算機(jī)性能得到進(jìn)一步提高，更重要的是出現(xiàn)了大容量磁盤，存儲(chǔ)容量大大增加且價(jià)格下降。在此基礎(chǔ)上，才有可能克服文件系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)時(shí)的不足，而滿足和解決實(shí)際應(yīng)用中多個(gè)用戶、多個(gè)應(yīng)用程序共享數(shù)據(jù)的要求，從而使數(shù)據(jù)能為盡可能多的應(yīng)用程序服務(wù)，這就出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)不再只針對(duì)某一個(gè)特定的應(yīng)用，而是面向全組織，具有整體的結(jié)構(gòu)性，共享性高，冗余度減小，具有一定的程序與數(shù)據(jù)之間的獨(dú)立性，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的控制。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)有 3 個(gè) V,一是大量化（Volume），數(shù)據(jù)量是持續(xù)快速增加的，從 TB級(jí)別，躍升到 PB 級(jí)別；二是多樣化（Variety），數(shù)據(jù)類型多樣化，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正以傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的兩倍速快速創(chuàng)建；三是快速化 （Velocity），數(shù)據(jù)生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產(chǎn)生了“1 秒定律”,就是說(shuō)一般要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，時(shí)間太長(zhǎng)就失去價(jià)值了，這個(gè)速度要求是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。

2.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS）

20 世紀(jì) 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發(fā)表了著名的論文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代來(lái)臨。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的理論基礎(chǔ)是關(guān)系模型，是借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來(lái)處理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體以及實(shí)體之間的聯(lián)系非常容易用關(guān)系模型來(lái)表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語(yǔ)言、高效的優(yōu)化器、成熟的技術(shù)和產(chǎn)品，使得關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)占據(jù)了數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的絕對(duì)的統(tǒng)治地位。隨著互聯(lián)網(wǎng) web2.0 網(wǎng)站的興起，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付 web2.0 網(wǎng)站特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)） 類型的 web2.0 純動(dòng)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(wèn)題。

2.2 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需要產(chǎn)生了 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，其主要特點(diǎn)是采用與關(guān)系模型不同的數(shù)據(jù)模型，當(dāng)前熱門的 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以說(shuō)是蓬勃發(fā)展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個(gè)公司的 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都圍繞著大數(shù)據(jù)的 3 個(gè) V,目的就是解決大數(shù)據(jù)的 3個(gè) V 問(wèn)題。因此，在設(shè)計(jì) noSQL 時(shí)往往考慮以下幾個(gè)原則，首先，采用橫向擴(kuò)展的方式，通過(guò)并行處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分并進(jìn)行并行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者的融合的問(wèn)題；再次，放松對(duì)數(shù)據(jù)的 ACID 一致性約束，允許數(shù)據(jù)暫時(shí)出現(xiàn)不一致的情況，接受最終一致性；最后，對(duì)各個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份（一般是 3 份），應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)失敗的狀況等。

對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以分為分析型應(yīng)用和操作型應(yīng)用，分析型應(yīng)用主要是指對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚集、匯總，最后獲得數(shù)據(jù)量相對(duì)小的分析結(jié)果；操作型應(yīng)用主要是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除、修改和查詢以及簡(jiǎn)單的匯總操作，涉及的數(shù)據(jù)量一般比較少，事務(wù)執(zhí)行時(shí)間一般比較短。目前數(shù)據(jù)庫(kù)可分為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的要求，再結(jié)合目前數(shù)據(jù)庫(kù)的種類，所以目前數(shù)據(jù)庫(kù)管理方式主要有以下 4 類。

（1）面向操作型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

首先，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商提供的基于行存儲(chǔ)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統(tǒng)可恢復(fù)性，在事務(wù)處理方面仍然是核心引擎。其次，面向?qū)崟r(shí)計(jì)算的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過(guò)把對(duì)數(shù)據(jù)并發(fā)控制、查詢和恢復(fù)等操作控制在內(nèi)存內(nèi)部進(jìn)行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領(lǐng)域如電信、證券、網(wǎng)管等得到普遍應(yīng)用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時(shí)提高了事務(wù)處理性能 50 倍 ~60 倍。

（2）面向分析型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

首先，TeraData 是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構(gòu)體系進(jìn)行組織的，定位就是大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，支持較高的擴(kuò)展性。其次，面向分析型應(yīng)用，列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的研究形成了另一個(gè)重要的潮流。列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點(diǎn)，在分析型應(yīng)用領(lǐng)域獲得了比行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個(gè)典型的基于列存儲(chǔ)技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

（3）面向操作型的 noSQL 技術(shù)。

有些操作型應(yīng)用不受 ACID 高度一致性約束，但對(duì)大數(shù)據(jù)處理需要處理的數(shù)據(jù)量非常大，對(duì)速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規(guī)模集群的并行處理能力來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時(shí)，操作型 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)就可以發(fā)揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過(guò) 200 億個(gè)到達(dá)硬盤的讀寫操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理。另外，noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)數(shù)據(jù)模型靈活、支持多樣數(shù)據(jù)類型，如對(duì)圖數(shù)據(jù)建模、存儲(chǔ)和分析，其性能、擴(kuò)展性是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的。

（4）面向分析型的 noSQL 技術(shù)。

面向分析型應(yīng)用的 noSQL 技術(shù)主要依賴于Hadoop 分布式計(jì)算平臺(tái)，Hadoop 是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)，以 HDFS 和 Map Reduce 為用戶提供系統(tǒng)底層細(xì)節(jié)透明的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)。《Hadoop 經(jīng)典實(shí)踐染技巧》傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉(zhuǎn)向 Hadoop 的研究，如微軟公司關(guān)閉 Dryad 系統(tǒng)，全力投入 Map Reduce 的研發(fā)，Oracle 在 2011 年下半年發(fā)布 Big Plan 戰(zhàn)略計(jì)劃，全面進(jìn)軍大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，IBM 則早已捷足先登“,沃森（Watson）”計(jì)算機(jī)就是基于 Hadoop 技術(shù)開(kāi)發(fā)的產(chǎn)物，同時(shí) IBM 發(fā)布了 BigInsights 計(jì)劃，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘軟件）等技術(shù)和產(chǎn)品構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析處理的技術(shù)框架。同時(shí)也涌現(xiàn)出一批新公司來(lái)研究Hadoop 技術(shù)，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。

3數(shù)據(jù)管理方式的展望

通過(guò)以上分析，可以看出關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的 ACID 強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)一致性通常指關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系是否正確和完整，而對(duì)于很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，對(duì)這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時(shí)就可以采用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并不是想到對(duì)立的矛盾體，而是可以相互補(bǔ)充的，根據(jù)不同需求使用不同的技術(shù)，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，給數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會(huì)是未來(lái)大數(shù)據(jù)處理方式的發(fā)展方向。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，人們正被數(shù)據(jù)洪流所包圍，大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。正確利用大數(shù)據(jù)給人們的生活帶來(lái)了極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。

文章名稱：nosql技術(shù)發(fā)展論文,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)
本文地址：http://chinadenli.net/article41/dseoeed.html

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