特點:

創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供麻山企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站設(shè)計制作、做網(wǎng)站、HTML5、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為麻山眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計公司優(yōu)惠進行中。
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴充起來非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱,通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間,執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼,” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù),SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時,SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合,而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定,他們同時也表示,企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的,因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點:
易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
大數(shù)據(jù)量,高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性,數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一種大粒度的Cache,在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra,HBase模型,通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用:
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫,Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺,而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能,同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報,改進了原有的操作方式,幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計算,從多迭代批量處理出發(fā),允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢,此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式,Spark用Scala語言實現(xiàn),構(gòu)建在HDFS上,能與Hadoop很好的結(jié)合,而且運行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時,對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用,Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能,平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng),它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集?其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平臺,允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐,而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中,Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接,可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中,可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上,你還可以將數(shù)據(jù)(如新的數(shù)據(jù))導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺,具有很好可擴展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用,Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中,可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式,你可以得到強大的分布式作圖能力,同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上,監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣,具有強大的批處理能力,而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果,通過高效的SQL查詢,你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進行關(guān)聯(lián)和量化處理,通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果,你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型,而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū),Gephi還提供了大量的插件,可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起,它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平臺一直被很多組織推崇,它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建,現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前,紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB,幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。(Couchbase服務(wù)器也作為一個參考)。
十大頂尖公司:
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”,談到云計算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù),那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR(Elastic Map Reduce),AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù),但它不是純開源Hadoop,經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù),有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新,F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強大的EMR支持,包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版,這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術(shù),不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和監(jiān)控,以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop,但也不是純開源的產(chǎn)品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時,Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能,或者找一個擁有這項技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop,但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求,這一點使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前,Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶,一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣,Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū),推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密,公司管理人員表示這會給用戶帶來好處,因為它可以防止被供應(yīng)商套牢(如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺,他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺)。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù),而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū),比如Ambari,這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成,用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當企業(yè)考慮一些大的IT項目時,很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一,F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署,它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對高性能計算的工作負載管理等眾多技術(shù)。”
Intel
和AWS類似,英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上,具體來說,就是讓Hadoop運行在其至強芯片上,幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制,使軟件和硬件結(jié)合的更好,英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品,所以公司在未來還有很多改進的可能,英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了,不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示,MapR的評級最高,其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)(NFS)、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度,MapR要成為一個真正的大企業(yè),還需要加強伙伴關(guān)系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào),但在大數(shù)據(jù)形勢下,它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop,它還積極投入到開源項目中,以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版,而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項目,包括名為Polybase的項目,讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說:“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格(包括PowerPivot)、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢,而且微軟擁有龐大的用戶群,但要在Hadoop這個領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具,包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù),Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止,Pivotal的用戶還不到100個,而且大多是中小型客戶。
Teradata
對于Teradata來說,Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理,特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通過與Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術(shù),這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜纾@也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領(lǐng)域,努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark,開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有極高的查詢效率,具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學(xué)進入到全新的時代,而AMPLab為我們設(shè)想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案,以應(yīng)對越來越復(fù)雜的各種難題。
【導(dǎo)讀】目前,大數(shù)據(jù)分析是一個非常熱門的行業(yè),一夜間,似乎企業(yè)的數(shù)據(jù)已經(jīng)價值連城。企業(yè)都在開始嘗試利用大數(shù)據(jù)來增強自己的企業(yè)業(yè)務(wù)競爭力,但是對于大數(shù)據(jù)分析行業(yè)來說,仍然處于快速發(fā)展的初期,這是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域,每時每刻的都在產(chǎn)生新的變化。那么你知道大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!
1.基于云的大數(shù)據(jù)分析
Hadoop是用于處理大型數(shù)據(jù)集的一個框架和一組工具,這個最初被設(shè)計工作在物理機的集群上,但是目前這種現(xiàn)象已經(jīng)改變,越來越多的基于云中的數(shù)據(jù)處理器技術(shù)出現(xiàn),例如亞馬遜利用云的數(shù)據(jù)BI的托管長款,谷歌BigQuery中的數(shù)據(jù)分析服務(wù),IBM的Bluemix云平等等,這些都是基于云的大數(shù)據(jù)分析平臺。
2. Hadoop:新的企業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)
Hadoop,分布式的分析框架,如今正在演變成分布式資源管理器,它可能將是數(shù)據(jù)分析的一個通用的操作系統(tǒng)。有了這些系統(tǒng),你可以將不同的數(shù)據(jù)操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統(tǒng)中來執(zhí)行。
3.更多的預(yù)測分析
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,分析師不僅會嗯更多的數(shù)據(jù)一起工作,而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展,針對舊數(shù)據(jù)的分析更多的是為了提供預(yù)測的功能,畢竟人們更希望利用原有的數(shù)據(jù)來對未來產(chǎn)生有利的用途。
4. 更多更好的NoSQL
替代傳統(tǒng)的基于SQL的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品被稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫,如今被迅速的普及在特定種類的分析應(yīng)用程序中。而且這一勢頭在持續(xù)增長,據(jù)估計,預(yù)計未來將有15至20個開源的NoSQL數(shù)據(jù)庫共同存在,他們各自有的的專長,這些數(shù)據(jù)庫會得到快速的發(fā)展。
5.在內(nèi)存分析
使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎,很多用戶都非常喜歡這種方式,目前很多基于內(nèi)存的分析管理工具以及出現(xiàn),其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。
除了分析軟件看好這個市場,作為全球的企業(yè)級市場的處理器生產(chǎn)商,英特爾也非常看好這一領(lǐng)域的發(fā)展,從目前其產(chǎn)品推出的發(fā)展趨勢來看,其內(nèi)存支持將會越來越大,一些特定的產(chǎn)品甚至支持的比硬盤的容量還要大。
以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關(guān)于“大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展趨勢及成果有哪些?”的相關(guān)內(nèi)容,希望對大家有所幫助。那我們?nèi)绾稳腴T學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)呢,如果您對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容,可以點擊本站的其他文章進行學(xué)習(xí)。
由于現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)資源越來越多,所以非關(guān)系型的NoSQL需要也越來越大,我是比較看好NoSQL的,未來的NoSQL主要就是幾個方向,速度、分布式和命中算法
NoSQL,泛指非關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(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(guān)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數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間,但是不可否認,現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗,然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實:技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫,也有少數(shù)人認為這就是所謂的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、可擴展的存儲庫。
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(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關(guān)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。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,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。當插入數(shù)據(jù)時,并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu):相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(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。
彈性可擴展:可以在系統(tǒng)運行的時候,動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護,數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū):相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點,NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū),將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點失效的問題。
異步復(fù)制:和RAID存儲系統(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節(jié)點,而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候,可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對于事務(wù)嚴格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu),兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同,甚至遠遠超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說,NoSQL各有所長,成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用,在這些場合中會遠遠勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
大數(shù)據(jù)市場規(guī)模不斷提升增加了我國隱私數(shù)據(jù)監(jiān)管的難度
根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)顯示,2016-2019年我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模呈不斷上升趨勢。大數(shù)據(jù)是指在一定時間內(nèi)用常用軟件對內(nèi)容進行抓取和處理的數(shù)據(jù)集合,不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)抓取方式,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,80%以上都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL)存儲技術(shù)完成對大數(shù)據(jù)的抓取、管理和處理。
而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫目前尚無嚴格的訪問控制機制及相對完善的隱私保護工具,現(xiàn)有的隱私保護技術(shù),如去標識化、匿名化技術(shù)等,多適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
因此,大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)失效,目前我國較難以對大數(shù)據(jù)進行監(jiān)管。此次滴滴事件就是利用“滴滴出行”APP對用戶信息進行了大數(shù)據(jù)抓取。
加緊完善大數(shù)據(jù)安全問題
此次滴滴事件主要在“滴滴出行”APP上利用大數(shù)據(jù)抓取客戶隱私數(shù)據(jù),在赴美IPO后導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。未來,我國或?qū)⒏又匾暣髷?shù)據(jù)安全問題,積極構(gòu)建大數(shù)據(jù)安全綜合防御體系、強化大數(shù)據(jù)平臺安全保護、完善數(shù)據(jù)安全技術(shù)體系、加強隱私保護核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化投入,避免類似于此次滴滴事件再次發(fā)生。
網(wǎng)絡(luò)安全市場規(guī)模將會進一步提升
滴滴事件之后,我國將會更加重視網(wǎng)絡(luò)安全的發(fā)展。未來,隨著《密碼法》、《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》等網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域法律法規(guī)政策文件不斷出臺、加速制定,信創(chuàng)市場需求加速釋放,有望推動市場進入穩(wěn)定增長期;并且“新基建”加速建設(shè)必將催生和引領(lǐng)新的網(wǎng)絡(luò)安全需求,形成可觀的增量市場。前瞻預(yù)計,未來網(wǎng)絡(luò)安全市場將保持15%增速,到2026年市場規(guī)模預(yù)計將達到3937億元。
——以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。
我們知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù),那么是需要去存儲這些數(shù)據(jù)的,NoSQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫,它類似于存放數(shù)據(jù)的倉庫,對數(shù)據(jù)進行存儲,相比mysql,是它的升級版,NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
標題名稱:nosql未來發(fā)展,nosql數(shù)據(jù)庫興起的原因
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