标签：dfs   分布   网络架构   velocity   种类   区别   假设   电商   数据库管理   

大数据概述

题外话（提两个概念）

1. 分布式：以缩短单个任务的执行时间来提高效率的。
2. 集群：集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提高效率。

例如：
　　如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
　　采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
　　而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务

集群提供了一下两个关建特性：

1. 可扩展性
2. 高可用性
   集群有两大能力保证了之前说的集群的两大特性
3. 负载均衡
4. 错误恢复
   实现集群具有两大技术：
5. 内部通讯
6. 集群地址

这里只是简单的介绍分布式和集群和区别，以及各自的定义。具体网上查找
区别：

1. 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的
2. 分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了，
   有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。

4V特征：

? volume:量大

? 海量的数据模型

? variety:种类多

? 因为数据源很多，数据关联紧密

? velocity:速度

? 数据分析速度要快，才有使用价值。

? value:价值

? 数据挖掘，数据量越大，数据挖掘难度就越大，同时得到的价值也就越大

生活中的例子：

? 点球大战

? 电商买假货给谁

大数据要解决的问题：

? 如图：

大数据涉及到的技术：

1. 数据采集
2. 数据存储
3. 数据处理/分析/挖掘
4. 可视化（前面都把数据采集存储并且处理好了，需要把数据展示给别人看）

大数据在技术架构上带来的挑战

1. 对现有的数据库管理技术的挑战（即便是现在数据库有集群的概念，但是对TB级别的数据存储还是压力很大）

2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（一般都是结构化的定义一张表，比如人的信息表，）

3. 实时性的技术挑战（数据所产生的价值，是随着时间的流逝而大大降低的，所以越快处理越好，比如电商网站的一个实时的推送）

4. 网络架构，数据中心，运维的挑战（每天产生的数据量是爆炸式的增长的，如何存储，运维很关键）

其他挑战

1. 数据隐私
2. 数据源的复杂多样

如何对大数据进行存储和分析

1. 存储容量 -----》Google大数据技术 ：GFS //对应hdfs
2. 读写速度 -----》Google大数据技术 ：BigTable //对应 hbase
3. 计算效率 -----》Google大数据技术 ：MapReduce //对应mapreduce
   。。。。。
   但是Google只有技术论文，没有开源代码。所以就有了hadoop

大数据概述

标签：dfs   分布   网络架构   velocity   种类   区别   假设   电商   数据库管理   

原文地址：https://www.cnblogs.com/liaozhilong/p/9655219.html