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大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?
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***,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***,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***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”。
***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。
大数据技术可以定义为一种软件应用程序,旨在分析,处理和提取来自极其复杂的大型数据信息,而传统数据处理软件则无法处理。
我们需要大数据处理技术来分析大量实时数据,并提出预测和方案以减少未来的风险。
在类别中的大数据技术分为两大类型:
1.运营大数据技术
2.分析大数据技术
首先,运营大数据与我们生成的常规日常数据有关。这可能是在线交易,社交媒体或特定 组织的数据等。
运营大数据技术的一些示例如下:
·网上订票,其中包括您的火车票,飞机票,电影票等。
·来自社交媒体网站(如微信,QQ等)的数据。
·任何跨国公司的员工详细信息。
就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的,都是我的***设。
比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。
***设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte,三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是:
文字总量:10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB
图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB
为了收集用户行为,所有的进出悟空问答页面的用户。点击,查询,停留,点赞,转发,收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。
所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB,一天就需要20台PC的存储。
如果一个月的,一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。
另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持,比如NoSQL数据库。
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。***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***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。
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