大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
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我有幸做了有五六七八年的大数据吧,谈谈自己的看法。简单来说,就是现在各个APP,网站产生的数据越来越多,越来越大,传统的数据库比如MySQL Oracle之类的,已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。
第一,首先要把这些大数据都可靠的存储起来,经过多年的发展,hdfs已经成了一个数据存储的标准。
第二,既然有了这么多的数据,我们可以开始基于这些数据做计算了,于是从最早的MapReduce到后来的hive,spark,都是做批处理的。
第三, 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢,于是有了基于内存的olap查询引擎,比如impala,presto。
第四,由于批处理一般都是天级别或者小时级别的,为了更快的处理数据,于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五,由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域,有了一些特有的软件,来解决特定场景下的问题,比如基于时间序列的聚合分析查询数据库,inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等,
第六,还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列,比如kafka和其他各种mq
第七,还有一些其他的组件,比如用于资源管理的yarn,协调一致性的zookeeper等。
第八,由于hdfs 处理小文件问题不太好,还有为了解决大数据update和insert等问题,引入了数据湖的概念,比如hudi,iceberg等等。
第九,业务方面,我们基于大数据做一些计算,给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐,给用户做个性化推荐。机器学习,报警监控等等。
近几年,大数据的概念逐渐深入人心,大数据的趋势越来越火爆。但是,大数据到底是个啥?怎么样才能玩好大数据呢?
大数据的基本含义就是海量数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数字经济的要素之一就是大数据资源,现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。
如今,大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子,讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。
最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景,传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序,遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案,还需要召开各级协调会的形式协商解决。
现在通过“精准救助”的方式,民政部门在平时的摸排中了解情况,将相关信息录入到“一网统管”数据中心,再根据数据模型识别出需要协助的家庭,随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶,从而提升救助的效率,做到雪中送炭。
在数字化政府改造之前,每个部门只掌握各自分管的数据,形成“信息孤岛”;有了大数据分析平台后,所有的数据信息,便打通了“任督二脉”。
政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景,极大提升了社会救助的科学性和精准性,让城市变得更加温暖。
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