為什么要學習大數據

為什么要學習大數據

為什么要學習大數據？本篇從實際操作的角度分享大數據內部關鍵的運作機制，這是在真正開始學習大數據之前對大數據的一個概覽。為的是讓我們成為大數據的主人。以下是小編為你整理的為什么要學習大數據

大數據運行機制

這是對大數據運行機制的概覽，如果你閱讀過上一篇(OODA)，就會感覺非常熟悉。不錯，他們在概念上是如出一撤的!不過實際操作卻又有巨大的不同。

收集數據：

大數據的第一站就是收集和存儲海量數據(公開/隱私)。現在每個人都是一個巨大的數據源，通過智能手機和個人筆記本釋放出大量的個人行為信息。獲取數據似乎已經變得越來越容易，數據收集這一模塊最大的挑戰(zhàn)在于獲取海量數據的高速要求以及數據的全面性考慮。

清洗數據：

傳統(tǒng)商業(yè)智能在數據清洗處理的做法(ETL)是，把準確的數據放入定義好的格式中，通過基礎的抽取統(tǒng)計生成高維度的數據，方便直接使用。然而大數據有個最突出的特征——數據非結構化或者半結構化。因為數據有可能是圖片，二進制等等。數據清洗的最大挑戰(zhàn)來了——如何轉化處理大量非結構數據，便于分布式地計算分析。

硬件：

這是大家都很熟悉的概念，和大數據相關的是虛擬化。主要包括存儲虛擬化，計算虛擬化。因此又說虛擬化存儲和云計算是大數據的“左膀右臂”!!大數據還需要支持多種類型的數據庫，因此一個支持擴展的數據倉庫是大數據中的基礎。

HBase/Sqoop/Flume(數據導入與導出):

HBase是運行在HDFS架構上的列存儲數據庫，并且已經與Pig/Hive很好地集成。通過Java API可以近無縫地使用HBase。

Sqoop設計的目的是方便從傳統(tǒng)數據庫導入數據到Hadoop數據集合(HDFS/Hive)。

Flume設計的目的是便捷地從日志文件系統(tǒng)直接把數據導到Hadoop數據集合(HDFS)中。

以上這些數據轉移工具都極大的方便了使用的人，提高了工作效率，把經歷專注在業(yè)務分析上!

ZooKeeper/Oozie(系統(tǒng)管理架構)：

ZooKeeper是一個系統(tǒng)管理協調架構，用于管理分布式架構的基本配置。它提供了很多接口，使得配置管理任務簡單化!

Oozie服務是用于管理工作流。用于調度不同工作流，使得每個工作都有始有終。

這些架構幫助我們輕量化地管理大數據分布式計算架構。

Ambari/Whirr(系統(tǒng)部署管理)：

Ambari幫助相關人員快捷地部署搭建整個大數據分析架構，并且實時監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀況。

Whirr的主要作用是幫助快速的進行云計算開發(fā)。

Mahout(機器學習)：

Mahout旨在幫助我們快速地完成高智商的系統(tǒng)。其中已經實現了部分機器學習的邏輯。這個架構可以讓我們快速地集成更多機器學習的智能!!

大數據服務對比

不同大數據服務提供商有不同的產品線，因此不同提供商的產品適用場景也會有所不同。我們重點分析三大服務提供商的大數據服務架構。

亞馬遜

擁有大量關于大數據處理的經驗。初期大數據使用者大部分都使用亞馬遜打造的Hadoop架構服務(EC2)。

經過厚重沉淀之后，Amazon在2009年提供開發(fā)EMR大數據服務。EMR服務提供了多種大數據處理分析方案，比如簡單查詢服務，關聯數據分析服務。EMR服務可以使用Hadoop語言繼續(xù)開發(fā)，并且訪問EMR服務的步驟也相當簡單并且安全。

亞馬遜使用托管DynamoDB代替HBase，作為易于擴展的NoSQL數據庫。

谷歌

谷歌云服務平臺出類拔萃，它所提供的并非虛擬化解決方案，而是提供由API定義的服務和應用程序。程序員無需顧慮硬件，甚至不需要關心后臺的運作行為。

當然這從某種程度也限制了程序員的工作，不過如果谷歌的服務適合業(yè)務，那么使用起來將是全世界最高效快捷的大數據架構服務。

谷歌的AppEngine作為云平臺管理服務，提供了基于MapReduce的大數據并行計算服務。所有的這些服務都可以通過REST風格的API訪問。

BigQuery作為分析的數據庫，提供了類SQL的查詢語法。它的性能要比Apache Hive來得快!

微軟

微軟在大數據中屬于后來居上者。通過Microsoft Azure大數據服務平臺，微軟融合自身海量成熟的軟件，例如SQL Server，提供了多種IaaS服務。

微軟的服務面向更多的程序員，使得可以使用不同語言來對接大數據平臺Azure。Azure旨在提供一個生態(tài)的大數據分析開發(fā)環(huán)境，使得普通研究員也可以施展自己對大數據的理解!

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