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大數(shù)據(jù)需要分析云平臺

enrecul101 / 1529人閱讀

摘要:現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫市場也面臨這樣一個格局,很多時候做,要用行式數(shù)據(jù)庫,做大量的數(shù)據(jù)分析時要用列式數(shù)據(jù)庫,因為它可以帶來十倍百倍的速度提高。

?分析這個詞,是在大數(shù)據(jù)或是云計算里面,必須要提到一個戰(zhàn)略高度來認識的詞。如果你的云計算平臺沒有考慮如何對存儲下來的一些數(shù)據(jù)進行分析的話,那你存的又是什么?如果你沒有辦法把這里面的價值挖掘出來的話,你怎么區(qū)分一個是金礦,一個是垃圾堆?我存了大量的垃圾能夠有用嗎?當然,沒有用處的。

大數(shù)據(jù)面臨的問題之一就是如何對數(shù)據(jù)進行快速地采集。數(shù)據(jù)的采集是非常困難的事情,對比現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫水平和數(shù)據(jù)增長的趨勢,可以看出,數(shù)據(jù)增長速度比我們現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫的處理能力要大得多。

這里,大家可以看到一些耳熟能詳?shù)年P健詞,像Hadoop、MapReduce,像Sybase IQ代表的列式數(shù)據(jù)庫,還有Sybase Event Stream Processor事件流處理器,怎么樣對流數(shù)據(jù)進行實時的加工,都是企業(yè)現(xiàn)在需要掌握的一些技術。

大數(shù)據(jù)的分析還有一些周邊的、外延的工具,比如說像Matlab、SAS、SPSS或者現(xiàn)在非常火的Revolution R。開源的里邊有Hive、SciPy,Mahout、AMPL等等這些技術,在不同的領域里面都有很多人在研究、在分析著。

信息價值的挖掘有很多方法論和手段,比如說怎么樣去做社交媒體的分析,怎么樣去做行為分析、情緒分析。還有就是業(yè)務場景上個性化的服務、個性化的分析、個性化的推薦等等。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫市場在面臨這么大的數(shù)據(jù),這么復雜的數(shù)據(jù)類型,以及這么快的變化面前,已經(jīng)不再是一統(tǒng)天下的格局,沒有一個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,或者沒有一種數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品可以完全地解決大數(shù)據(jù)的問題。未來的格局可能是什么呢?

在一個企業(yè)或者是像一個IDC這樣的架構里邊,必須要面臨一個工具箱的狀態(tài),這個工具箱里面有各種各樣的工具,每個工具的體驗點都是不一樣的,互相之間幾乎是不可取代的。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫市場也面臨這樣一個格局,很多時候做OLTP,要用行式數(shù)據(jù)庫,做大量的數(shù)據(jù)分析時要用列式數(shù)據(jù)庫,因為它可以帶來十倍、百倍的速度提高。

那么對大數(shù)據(jù)實時的處理,我們要用做數(shù)據(jù)流的分析數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫;在手機上或者說一些移動設備上要想做一些小的應用,我們需要一些嵌入式的數(shù)據(jù)庫;還有面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等等。在大數(shù)據(jù)的處理格局下,大家必須要接受這樣的一個觀點,就是專項的數(shù)據(jù)庫用于解決專項的問題。

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