各類(lèi)科學(xué)，包括化學(xué)乃至數學(xué)都憑借著(zhù)一種特定語(yǔ)言的出現而獲得巨大的推動(dòng)作用。很明顯，我們必須在大數據找到同樣值得依賴(lài)的特定語(yǔ)言，從而像使用代數符號以及合適的編程語(yǔ)言那樣更好地對其加以分析。以下是小編為你整理的大數據高級學(xué)習教程

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隨著(zhù)可用數據量的不斷增長(cháng)，我們必須有效區分大數據的信號以及有價(jià)值信息。遺憾的是，截至目前仍有很多企業(yè)難以找到最理想的數據以及具體使用方式。這區分無(wú)效數據與保障數據質(zhì)量已經(jīng)成為一大關(guān)鍵性難題。 ?

數據訪(fǎng)問(wèn)與連接性同樣是一大障礙。麥肯錫公司調查顯示，目前仍有大量數據點(diǎn)未能接入網(wǎng)絡(luò )，因此企業(yè)往往還不具備管理整體業(yè)務(wù)所必需的數據平臺。

如果說(shuō)大數據的起步階段是在同“簡(jiǎn)單”數據作斗爭(例如數字表以及圖形等)，那么如今需要處理的數據正變得愈發(fā)復雜：圖片、視頻以及對物理乃至生活環(huán)境的描述等等。因此，我們有必要重新審視并構建大數據工具及架構，用以捕捉、存儲并分析多樣性數據。 ?

時(shí)間維度亦是大數據發(fā)展中的一大重要挑戰，即如何分析長(cháng)期因果關(guān)系，而不僅僅是處理實(shí)時(shí)數據流。*，這一問(wèn)題亦會(huì )給存儲領(lǐng)域帶來(lái)挑戰。我們需要認真選擇以切實(shí)承載如此龐大的數據存儲量 ?

數據世界的技術(shù)環(huán)境正在快速發(fā)展，因此能夠有價(jià)值數據的前提在于同擁有強大創(chuàng )新能力的技術(shù)伙伴開(kāi)展合作，從而建立正確的IT架構以高效適應各類(lèi)變化因素。 ?

怎樣才算是大數據 ?

大數據(bigdata,megadata)或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進(jìn)行分析處理。大數據的5V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)。 ?

大數據的4個(gè)“V”，或者說(shuō)特點(diǎn)有四層面：*，數據體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別。第二，數據類(lèi)型繁多，前文提到的網(wǎng)絡(luò )日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。 ?

第三，價(jià)值密度低，以視頻為例，連續不間斷監控過(guò)程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

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第四，處理速度快，1秒定律。*這一點(diǎn)也是和傳統的數據挖掘技術(shù)有著(zhù)本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 ?

大數據的價(jià)值體現在以下幾個(gè)方面：1、對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數據進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)。2、做小而美模式的中長(cháng)尾企業(yè)可以利用大數據做服務(wù)轉型。3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉型的傳統企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數據的價(jià)值。 ?

物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數據來(lái)源或者承載的方式。在一些觀(guān)察者眼中，大數據已成為勞動(dòng)力和資本之外的第三生產(chǎn)力。而懷疑者稱(chēng)，大數據會(huì )威脅到知識產(chǎn)權，威脅到隱私保護，無(wú)法形成氣候。 ?

通過(guò)以上描述，大家也了解到大數據是什么意思。對于*而言，海量的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)為大家提供大規模的數據量，目前各大企業(yè)的競爭優(yōu)勢都體現在信息的占有和處理方面。這種趨勢在世界范圍內不可避免，在市場(chǎng)競爭中，只有從大數據中獲取最有價(jià)值信息的企業(yè)才能獲勝。 ?

實(shí)時(shí)數據流處理和批量數據處理 ?

●在細節評估和數據格式和模型后選擇適當的數據處理框架。 ?

●其中一些框架適用于批量數據處理，而另外一些適用于實(shí)時(shí)數據處理。 ?

●同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基于磁盤(pán)io處理模式。 ?

●有些框架擅長(cháng)高度并行計算，這樣能夠大大提高數據效率。 ?

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

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

●一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個(gè)作業(yè)獨立處理。協(xié)調器管理所有這些獨立的子作業(yè) ?

●在數據分塊是需要當心。 ?

●該數據快越小，就會(huì )產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會(huì )增加系統初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負擔。 ?

●如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長(cháng)時(shí)間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長(cháng)時(shí)間在一臺服務(wù)器上運行一個(gè)大作業(yè)，而其他服務(wù)器就會(huì )等待。 ?

●不要忘了查看一個(gè)任務(wù)的作業(yè)總數。在必要時(shí)調整這個(gè)參數。 ?

●*實(shí)時(shí)監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會(huì )更高，這么做也會(huì )帶來(lái)一個(gè)副作用就是需要將數據塊的冗余參數提高(一般hadoop默認是3份)這樣又會(huì )反作用使得系統性能下降。 ?

●此外，實(shí)時(shí)數據流需要與批量數據處理的結果進(jìn)行合并。設計系統時(shí)盡量減少對其他作業(yè)的影響。 ?

●大多數情況下同一數據集需要經(jīng)過(guò)多次計算。這種情況可能是由于數據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，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時(shí)需要注意這個(gè)地方的容錯。 ?

●這意味著(zhù)你可能需要存儲原始數據的時(shí)間較長(cháng)，因此需要更多的存儲。 ?

●數據結果輸出后應該保存成用戶(hù)期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶(hù)要求按照每周的時(shí)間序列匯總輸出，那么你就要將結果以周為單位進(jìn)行匯總保存。 ?

●為了達到這個(gè)目標，大數據系統的數據庫建模就要在滿(mǎn)足用例的前提下進(jìn)行。例如，大數據系統經(jīng)常會(huì )輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢。 ?

●更常見(jiàn)的是，這可能會(huì )這將會(huì )讓用戶(hù)感覺(jué)到性能問(wèn)題。例如用戶(hù)只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時(shí)候按照每周來(lái)匯總數據，這樣就會(huì )大大降低數據處理能力。 ?

●一些框架提供了大數據查詢(xún)懶評價(jià)功能。在數據沒(méi)有在其他地方被使用時(shí)效果不錯。 ?

●實(shí)時(shí)監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業(yè)的完成時(shí)間。 ?