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大数据深度培训:大数据分析发展新趋势

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-01 18:07
伴随着大数据在各个行业当中的落地,我们可以明显地感觉到,大数据正在我们生活当中打下印记,并且在大数据快速发展当中,不断演变出新的需求,而要实现大数据价值的挖掘和应用,就需要不断解决这些新的需求。今天的大数据深度培训分享,我们主要来聊聊大数据分析发展新趋势。

目前的大数据分析,主要有两种大场景,通常是根据数据处理的形式而区分:

大数据深度培训

在实时使用场景下,响应效率是最为关键的,因此大数据存储架构本身的设计需要满足最小延时的功能。同步,即实时的或者近乎于实时的;另外一种就是异步的方式,这种方式下,数据首先会被获取,记录下来然后再用批处理进程进行分析。

同步大数据分析

实时分析应用通常会运行在例如NoSQL之类的数据库上,通常都能支持海量可扩展的商用硬件上。Hadoop,从另一角度考虑,非常适合批量的数据处理,这种技术非常合适于异步大数据分析。

由于在很多场合下,存储本身会成为延时问题的瓶颈,那么固态存储设备对于实时数据分析是很有帮助的。闪存存储可以以多种形式进行部署:作为传统存储磁盘阵列的一层,以NAS系统的方式,再或者以应用服务器本身的方式都可以实现。

这种服务器端的闪存实施方式广受用户欢迎,之所以这样是由于它能够实现最低程度的延时(因该方式下的存储最为接近CPU),并且提供了很灵活的容量选择,几百GB容量就可以实现。

异步大数据分析

异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程,过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取,之后再存储到相应设备上,之后再进行分析。

由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)进行的,数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型,例如行或者列的形式,并且需要和其它的数据相连续。

处理的过程被称之为提取、变形、加载或者称为ETL,首先将数据从源系统中提取处理,再将数据标准化处理且将数据发往相应的数据仓储等待进一步分析。

当分析开始的时候,数据首先从数据仓储中会被抽出来,被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中,裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来,因为可能在后面还需要再次转换。

在异步大数据场景下对于存储的调整主要来自于容量、可扩展性、可预见性,尤其是提供这些功能的成本。Hadoop技术使得企业能够以较低的硬件成本与较高的灵活性,搭建属于它们自己的高可扩展性存储系统。

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