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大數(shù)據(jù)需要分析云平臺(tái)

enrecul101 / 1545人閱讀

摘要：現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)也面臨這樣一個(gè)格局，很多時(shí)候做，要用行式數(shù)據(jù)庫(kù)，做大量的數(shù)據(jù)分析時(shí)要用列式數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗梢詭?lái)十倍百倍的速度提高。

?分析這個(gè)詞，是在大數(shù)據(jù)或是云計(jì)算里面，必須要提到一個(gè)戰(zhàn)略高度來(lái)認(rèn)識(shí)的詞。如果你的云計(jì)算平臺(tái)沒(méi)有考慮如何對(duì)存儲(chǔ)下來(lái)的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的話，那你存的又是什么？如果你沒(méi)有辦法把這里面的價(jià)值挖掘出來(lái)的話，你怎么區(qū)分一個(gè)是金礦，一個(gè)是垃圾堆？我存了大量的垃圾能夠有用嗎？當(dāng)然，沒(méi)有用處的。

大數(shù)據(jù)面臨的問(wèn)題之一就是如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速地采集。數(shù)據(jù)的采集是非常困難的事情，對(duì)比現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)水平和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，可以看出，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度比我們現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)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(guān)健詞，像Hadoop、MapReduce，像Sybase IQ代表的列式數(shù)據(jù)庫(kù)，還有Sybase Event Stream Processor事件流處理器，怎么樣對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的加工，都是企業(yè)現(xiàn)在需要掌握的一些技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的分析還有一些周邊的、外延的工具，比如說(shuō)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(shù)，在不同的領(lǐng)域里面都有很多人在研究、在分析著。

信息價(jià)值的挖掘有很多方法論和手段，比如說(shuō)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(wù)場(chǎng)景上個(gè)性化的服務(wù)、個(gè)性化的分析、個(gè)性化的推薦等等。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)在面臨這么大的數(shù)據(jù)，這么復(fù)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(méi)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，或者沒(méi)有一種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品可以完全地解決大數(shù)據(jù)的問(wèn)題。未來(lái)的格局可能是什么呢？

在一個(gè)企業(yè)或者是像一個(gè)IDC這樣的架構(gòu)里邊，必須要面臨一個(gè)工具箱的狀態(tài)，這個(gè)工具箱里面有各種各樣的工具，每個(gè)工具的體驗(yàn)點(diǎn)都是不一樣的，互相之間幾乎是不可取代的?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)也面臨這樣一個(gè)格局，很多時(shí)候做OLTP，要用行式數(shù)據(jù)庫(kù)，做大量的數(shù)據(jù)分析時(shí)要用列式數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗梢詭?lái)十倍、百倍的速度提高。

那么對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的處理，我們要用做數(shù)據(jù)流的分析數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)；在手機(jī)上或者說(shuō)一些移動(dòng)設(shè)備上要想做一些小的應(yīng)用，我們需要一些嵌入式的數(shù)據(jù)庫(kù)；還有面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)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(gè)觀點(diǎn)，就是專項(xiàng)的數(shù)據(jù)庫(kù)用于解決專項(xiàng)的問(wèn)題。

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