轻量级大数据介绍

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什么是大数据,大数据的的基本特征是什么

什么是大数据,大数据的的基本特征是什么

什么是大数据,大数据的的基本特征是什么大数据是指由传统的数据管理和处理工具无法很好处理的数据集合。

它通常被描述为具有三个“V”特征,即大容量(Volume)、高速度(Velocity)和多样化(Variety)。

下面将详细介绍大数据的基本特征。

大数据的第一个基本特征是大容量(Volume)。

大数据集的容量通常是以十亿、万亿甚至更多的数据量级来衡量的。

传统的数据库系统无法有效地存储和处理如此庞大的数据集,因此需要借助分布式存储和并行处理的技术来应对大数据的容量挑战。

大数据的第二个基本特征是高速度(Velocity)。

随着科技的发展和互联网的普及,数据的产生速度越来越快。

大数据集不仅包括静态的历史数据,还包括实时生成的数据,如传感器数据、社交媒体数据等。

为了能够及时地对这些快速生成的数据做出响应,大数据处理系统需要具备高速的处理能力。

大数据的第三个基本特征是多样化(Variety)。

传统数据处理主要针对结构化数据,如关系型数据库中的表格数据。

然而,现今产生的数据种类越来越多样化,包括文本、图像、音频、视频、地理位置数据等非结构化数据。

这些非结构化数据的特点是信息量大,格式各异,传统的数据处理方法很难有效提取其中的有用信息。

因此,大数据处理系统需要具备处理多种数据类型的能力,包括对非结构化数据的处理和分析。

除了这三个基本特征,大数据还具有其他一些重要特征。

首先是价值密度(Value)。

大数据中包含着巨大的商业价值,通过对大数据的分析和挖掘,可以帮助企业做出更准确的业务决策,提高运营效率,增加盈利。

其次是真实性(Veracity)。

大数据来源广泛,包括社交媒体数据、传感器数据等,其真实性和准确性需要得到保证,才能确保分析结果的可靠性和可信度。

再次是可变性(Variability)。

大数据的特点是数据量大、速度快且多样化,这些特点导致大数据集的性质可能会发生变化。

因此,大数据处理系统需要具备自适应的能力,能够应对数据变化带来的挑战。

大数据的概念

大数据的概念

一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道—大数据概念大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。

互联网周刊—大数据概念 "大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。

换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

大数据和小数据究竟有何不同?

大数据和小数据究竟有何不同?

大数据和小数据究竟有何不同?标题:大数据和小数据究竟有何不同?引言概述:在当今数字化时代,数据已经成为企业决策和发展的关键资源。

然而,随着数据规模的不断增长,人们开始将数据分为大数据和小数据两种类型。

那末,大数据和小数据究竟有何不同呢?本文将从不同维度详细探讨它们之间的区别。

一、数据规模1.1 大数据:大数据通常指的是规模庞大、复杂度高的数据集,其大小通常超过传统数据管理工具的处理能力。

大数据的特点是数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。

1.2 小数据:小数据相对于大数据而言规模较小,通常是指数据量在几十到几百GB之间的数据集。

小数据的特点是数据规模相对较小、易于处理、数据来源相对单一。

二、数据来源2.1 大数据:大数据通常来源于各种传感器、社交媒体、互联网应用等多个渠道,数据种类繁多,涵盖面广。

2.2 小数据:小数据通常来源于企业内部的数据库、Excel表格、CRM系统等,数据来源相对单一,主要用于内部决策和分析。

三、数据处理技术3.1 大数据:大数据处理通常需要使用分布式计算、云计算、机器学习等技术,以应对庞大的数据量和高速的数据处理需求。

3.2 小数据:小数据处理通常采用传统的数据处理技术,如SQL查询、数据可视化工具等,处理速度相对较快且简单。

四、数据应用场景4.1 大数据:大数据通常应用于数据挖掘、商业智能、预测分析等领域,匡助企业发现隐藏在数据中的价值和趋势。

4.2 小数据:小数据通常应用于市场调研、客户分析、产品定位等领域,匡助企业更好地了解客户需求和市场趋势。

五、数据安全和隐私保护5.1 大数据:由于大数据规模庞大且数据来源多样,数据安全和隐私保护面临更大的挑战,需要采取更严格的措施来保护数据安全。

5.2 小数据:小数据规模相对较小,数据安全和隐私保护相对容易,但仍需要注意数据泄露和滥用的风险。

结论:大数据和小数据在数据规模、数据来源、数据处理技术、数据应用场景以及数据安全和隐私保护等方面存在明显的区别。

大数据基础知识入门

大数据基础知识入门

大数据基础知识入门大数据是当今社会不可忽视的重要组成部分,其对商业、科学、医疗等领域都产生了深远的影响。

作为一门新兴的技术和概念,了解大数据的基础知识是非常重要的。

本文将介绍大数据的定义、特征以及其在不同领域的应用。

一、大数据的定义大数据指的是规模巨大、类型繁多且产生速度快的数据集合。

传统的数据处理技术已经无法胜任大数据的处理任务,因此需要新的技术和工具来帮助分析处理大数据。

二、大数据的特征1. 三个V:大数据的特征可以用“三个V”来概括,即Volume(数据量大)、Velocity(数据产生速度快)和Variety(数据类型多样化)。

2. 可信度低:由于大数据的多样性和复杂性,数据的质量和可信度往往较低,需要进行数据清洗和处理。

3. 快速决策:大数据的处理速度非常快,可以帮助决策者更快地做出准确的决策。

三、大数据的应用1. 商业领域:大数据在商业领域的应用非常广泛。

通过对大数据的分析,企业可以更好地了解消费者的需求,优化产品设计,并制定更精确的市场营销策略。

2. 科学研究:大数据在科学研究中扮演着重要角色。

科学家可以通过对大数据的分析来发现规律、预测趋势,并进行更深入的研究。

3. 医疗健康:大数据在医疗健康领域的应用不断增加。

医疗机构可以通过大数据分析来改进临床治疗,预防疾病,并提供个性化的医疗服务。

4. 城市管理:大数据在城市管理中的应用可以提高城市的智能化程度。

例如,通过对大数据的分析,城市可以更好地优化交通流量、提高能源利用效率等。

四、大数据处理工具和技术为了更好地处理和分析大数据,许多工具和技术得到了广泛应用。

以下列举几种常用的大数据处理工具和技术:1. Hadoop:是一个开源的大数据处理框架,能够高效地存储和处理大规模数据。

2. Spark:是一种快速、通用的大数据处理引擎,具有高效的内存计算能力。

3. NoSQL数据库:与传统的关系数据库相比,NoSQL数据库具有更好的横向扩展性和性能表现,适用于大数据存储和查询。

框架之轻量级和重量级

框架之轻量级和重量级

框架之轻量级和重量级一:基本概念:量级主要是看容器的依赖性所决定的,依赖性越小,越轻量.1、轻量级框架1.定义:在Java应用程序开发环境中,“轻量级Java”主要是指两个东西:简化的编程模型和更具响应能力的容器。

轻量级Java旨在消除与传统J2EE API有关的不必要的复杂性和限制。

它也将缩短应用程序的部署时间,这对于支持开发最佳实践(比如频繁单元测试)非常重要。

2.现在比较重要的轻量级以及对终端用户的帮助:控制反转(IoC)模式在这个领域有着重大的影响。

使用IoC,开发人员不需要编写复杂的代码来执行查询、处理基础架构异常或管理连接,就能够解决对象依赖性问题。

这有助于简化代码、将业务逻辑与基础架构分离,从而使应用程序更易于维护。

轻量级Java的另一个关键特征是,它不会强迫业务对象遵循平台特定接口。

这允许开发人员在普通旧式Java对象(POJO)中实现业务逻辑,从而提高生产率。

与具体的类相反,当把开发的最佳实践与界面相结合时,这些特性也使得对代码进行单元测试容易得多。

由于业务逻辑实现在POJO中,所以不再需要将对象部署到重量级容器中以在单元测试中练习它。

因此,将对象宿主在诸如JUnit之类的简单测试环境中和为快速迭代单元测试“模拟”外部依赖性就变得微不足道了。

3.现在典型的轻量级框架:Struts、Hibernate、Spring、Beehive.....注:感觉转向轻量级技术越来越猛了,传统的重量级EJB也推出EJB3.0也基本上是以使得轻量级Java盛行的概念为基础。

2、重量级框架dev2dev:人们在想起应用服务器供应商时,通常把它们置于“重量级阵营”。

我想您正在努力改变这种状况,对吧?换言之,许多人认为应用程序供应商已经在实现重量级组件(比如EJB2.0)上付出了很大的代价,它们不愿意轻易放弃这些成果。

Jim:首先,我认为没有理由放弃在EJB上的现有投资,因为在某些场景中它仍然是最好的技术,例如当您希望通过RMI远程公开业务服务时。

Antrea轻量级高性能K8s KNI介绍

Antrea轻量级高性能K8s KNI介绍

Linux
15
Adapt any infrastructure and use case
Various traffic mode
Encapsulation
Encap su lat io n with
Encryption
No Encap su lat io n
NetworkPolic y Only
Support Geneve, VXLAN, GRE, STT tunnel
Service Load Balancing
kube-proxy support in IPVS and IPtables modes
OVS based kube-proxy implementation
21
Features Available Through v0.10.0
Network Policy
Operating Systems
Linux Windows Server 2019
(alpha)23源自Ordered (evaluation precedence) Ordered (evaluation precedence) Ordered (evaluation precedence) Ordered (evaluation precedence)
• simplifying usability and diagnostics • adapting any network topology •improving scaling and performance
for container networking in Kubernetes.
12
Simplify usability and diagnostics

云计算的五大核心技术

云计算的五大核心技术

云计算的五大核心技术云计算是指利用互联网技术和分布式计算技术,将资源和服务通过网络交付给用户的一种计算模式。

它具有高可用性、高可扩展性、高灵活性和高效性等特点,为用户提供了能够随时随地使用、按需付费的计算资源和服务。

1.虚拟化技术:虚拟化技术就是通过软件将物理资源(如服务器、存储、网络等)进行抽象,从而将其切分成多个逻辑上的资源。

在云计算中,虚拟化技术使得硬件资源可以被切分并共享给多个用户,从而实现了对资源的高效利用。

虚拟化技术还能够提供面向用户的虚拟化环境,使用户能够使用虚拟机来运行各种应用程序,实现了资源的隔离和安全性。

2.容器技术:容器技术是一种轻量级的虚拟化技术,它利用操作系统级别的虚拟化来实现资源的隔离和共享。

与虚拟机不同,容器技术不需要额外的操作系统,可以更加高效地利用硬件资源。

容器技术在云计算中扮演了重要角色,能够提供更快速、更轻量级的部署方式,提高应用的可伸缩性和可移植性。

3.分布式存储技术:分布式存储技术是指将数据进行分散存储在多个节点上,通过网络连接将数据进行备份、同步和访问的技术。

在云计算中,由于数据量庞大、访问频繁,传统的集中式存储模式已经无法满足需求。

而分布式存储技术能够实现数据的弹性扩展、高可靠性和高性能访问,确保数据安全和高效性。

4.大数据技术:云计算环境中产生了大量的数据,如何高效地存储、管理和处理这些数据成为了一个重要的挑战。

大数据技术包括分布式文件系统、数据仓库、数据挖掘和机器学习等技术,能够帮助用户从海量数据中挖掘出有价值的信息,并支持数据的实时处理和分析。

5.自动化管理技术:在云计算环境中,有大量的计算资源和服务需要进行管理和维护,手动管理将变得非常繁琐和低效。

因此,自动化管理技术成为了必不可少的核心技术。

自动化管理技术可以实现对计算资源的自动分配、调度和优化,提高资源的利用率和响应速度。

同时,自动化管理技术还可以实现对系统的监控、故障检测和自动修复,提高系统的可靠性和可用性。

大数据知识普及

大数据知识普及

大数据知识普及第一点:大数据的概念与定义大数据,顾名思义,是指传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内快速增长的、复杂的大规模数据集。

它具有四个主要特征,通常被称为“4V”:大量(Volume)、多样(Variety)、快速(Velocity)和价值(Value)。

1.大量(Volume):大数据涉及的数据量是传统数据系统无法处理的。

例如,社交网络、电子商务网站和物联网设备每天都会产生和处理数以亿计的数据点。

这些数据需要新的处理模式来有效存储、处理和分析。

2.多样(Variety):大数据来自多种来源,数据类型繁多,包括结构化数据(如数据库表格)、半结构化数据(如XML和JSON文件)以及非结构化数据(如文本、图片和视频)。

数据的多样性要求大数据技术能够整合和分析不同格式的数据。

3.快速(Velocity):大数据的处理需要快速响应。

流式数据处理技术,如实时分析和数据挖掘,对于快速获取数据的价值至关重要。

例如,金融市场数据分析、交通流量监控和社交媒体情绪分析都需要实时或近实时处理数据。

4.价值(Value):从大数据中提取有价值的信息和洞察是数据分析的核心目标。

大数据分析可以揭示模式、趋势和关联,从而支持决策制定、优化业务流程和预测市场变化。

大数据的领域应用广泛,包括但不限于互联网搜索、推荐系统、金融市场分析、城市管理、智能交通系统、能源管理、水资源管理、智慧医疗、社交网络分析、天气预测和灾害预警等多个方面。

第二点:大数据的应用案例大数据的应用案例遍布各个行业,展示了大数据技术如何解决实际问题,创造商业价值和社会效益。

1.零售业的个性化推荐:零售商通过分析顾客的购买历史、浏览行为和市场趋势,利用大数据技术提供个性化的商品推荐和促销信息,从而提高销售额和顾客满意度。

2.医疗健康的疾病预测:医疗机构利用大数据分析来预测疾病爆发,优化资源配置,提高治疗效果。

通过分析大量的病人记录、医疗文献和实时健康数据,可以提前发现疾病的迹象,从而进行早期干预。

大数据的基本概念和简介

大数据的基本概念和简介

大数据的基本概念和简介随着信息技术的快速发展和普及,我们进入了一个充满数据的时代。

大数据(Big Data)作为此时代的核心概念之一,正在改变着我们的生活、工作和社会。

本文将对大数据的基本概念和简介进行探讨。

一、大数据的定义及特征大数据可以简单地定义为规模超过传统数据库处理能力的数据集合。

它通常具备以下三个特征:1. 大量性(Volume):大数据具有巨大的规模,涉及到海量的数据量,远远超出了传统数据管理和分析工具的处理能力。

2. 多样性(Variety):大数据来源广泛,包括结构化数据(如数据库中的表格数据)、半结构化数据(如日志文件和XML文件)以及非结构化数据(如文本、图片和音视频等)。

这些不同类型和格式的数据使得大数据分析具有挑战性。

3. 时效性(Velocity):大数据以高速产生,并且有时效要求。

在瞬息万变的数字世界中,实时性对于决策和应用至关重要。

二、大数据的应用领域大数据不仅仅是一个技术概念,它在各个行业和领域都有广泛的应用。

以下是一些典型的大数据应用领域:1. 金融服务:大数据技术可以帮助银行、保险公司等金融机构分析客户行为、评估风险、预测市场趋势,进而提升经营效率和风险控制能力。

2. 医疗保健:利用大数据分析医疗行业的海量数据,可以实现个性化医疗和精准治疗,提高疾病的早期诊断和预防能力,推动医疗服务的智能化发展。

3. 零售业:大数据技术可以分析消费者的购物行为和偏好,帮助企业制定个性化的市场营销策略,提高销售额和客户满意度。

4. 物流和交通:大数据技术可以优化物流路线,提高交通运输的效率,降低能源消耗和环境污染。

5. 城市治理:大数据分析可以帮助城市管理者更好地了解城市内部的问题和需求,制定更合理的发展规划和公共政策,提升城市的宜居性和可持续发展水平。

三、大数据的挑战和问题尽管大数据具有巨大的潜力和广阔的前景,但也面临一些挑战和问题:1. 数据安全与隐私:大数据中可能涉及大量的个人敏感信息,数据泄露和滥用的风险也随之增加。

lightweight-charts 技术指标

lightweight-charts 技术指标

一、介绍轻量级图表(lightweight-charts)是一种用于金融数据可视化的开源库,它提供了丰富的技术指标来帮助用户进行技术分析。

它是基于Web技术的,可以方便地在网页上进行应用。

本文将重点介绍轻量级图表所提供的技术指标,以及这些技术指标的应用。

二、移动平均线移动平均线是一种常见的技术指标,它通常用于平滑股价的波动,从而更好地观察价格的走势。

轻量级图表提供了多种移动平均线,包括简单移动平均线(SMA)、指数移动平均线(EMA)等。

用户可以根据自己的需求选择不同类型的移动平均线来分析数据。

三、相对强弱指标(RSI)相对强弱指标是一种用于衡量价格变动速度和幅度的指标,通过比较一段时间内股价上涨和下跌的幅度来进行分析。

轻量级图表提供了RSI 指标的绘制功能,用户可以直观地观察股价的强弱情况,从而做出更好的交易决策。

四、布林带布林带是一种以股价的标准差为基础,通过绘制上下两条通道线来观察价格走势的技术指标。

轻量级图表可以很方便地绘制布林带,用户可以根据布林带的宽窄来判断价格的波动情况,从而进行交易策略的制定。

五、成交量成交量是衡量股价波动性的重要指标,通过观察成交量可以判断市场的热度和趋势。

轻量级图表提供了成交量的绘制功能,并且支持在图表上叠加成交量指标,用户可以直观地观察成交量的走势,从而进行交易决策。

六、结语轻量级图表为金融数据的可视化分析提供了丰富的技术指标,用户可以根据自己的需求来选择不同的技术指标进行分析。

这些技术指标的绘制功能方便实用,为用户提供了很大的便利。

希望本文所介绍的内容对读者有所帮助,能够更好地利用轻量级图表进行技术分析。

以上是本文对轻量级图表技术指标的一些介绍,希望对您有所帮助。

感谢您的阅读!七、 MACD指标移动平均线收敛/发散指标(MACD)是一种用于检测股价趋势的技术指标,它由快速线(DIF)和慢速线(DEA)组成。

MACD指标的绘制与分析可以帮助投资者捕捉买入和卖出信号,判断股价的走势。

轻量级物联网数据采集方案设计与实现

轻量级物联网数据采集方案设计与实现

轻量级物联网数据采集方案设计与实现一、引言物联网技术作为当今信息科技领域的一项热门研究课题,已经得到了广泛的应用。

物联网技术运用了多种先进的传感器技术、自动控制技术、信息处理技术等,实现了人与物或物与物之间的实时通信和数据交换。

轻量级物联网数据采集方案是物联网技术中非常重要的一环,可以通过采集物联网终端设备间的数据,将其送至云端进行加工处理,进而实现大数据的分析与挖掘,为企业决策和市场调研等提供有力支撑。

本文将结合实际案例,讨论轻量级物联网数据采集方案的设计和实现。

二、物联网数据采集技术现状目前,物联网数据采集技术常涉及以下三个环节:(1)传感器数据采集:传感器是物联网数据采集的基础,负责收集实际物理环境中的数据。

常见的传感器类型有温度、湿度、气体、压力、光照等。

(2)传输协议:采集到的传感器数据需要经过传输协议进行打包、压缩和加密等处理,以保证数据的完整性、准确性和安全性。

(3)数据存储和分析:采集到的数据需要存储到云端,并使用数据分析、挖掘等技术进行预测和决策支持等。

三、轻量级物联网数据采集方案设计针对数据采集技术现状,本文提出了以下轻量级物联网数据采集方案:(1)传感器选型:根据不同的应用场景,选取合适的传感器类型和数量。

对于工厂生产线上的实时监测需求,可以选择温度、湿度、气体等传感器,并根据生产线的长度和复杂度确定传感器数量和分布。

(2)数据传输协议:选择MQTT、HTTP或CoAP等轻量级的开放标准协议进行数据传输。

需要根据传输距离和网络性能对协议进行调优。

(3)云端平台选型:选择成熟的云平台进行数据存储和分析。

例如,腾讯云、阿里云、亚马逊AWS等云平台提供了丰富的数据存储和分析服务。

四、轻量级物联网数据采集方案实现在设计方案的基础上,本文实现了一个物联网数据采集系统的原型,并通过实验进行了验证。

(1)硬件平台:采用Raspberry Pi 4单板计算机作为物联网数据采集系统的硬件平台。

大数据技术简介

大数据技术简介

大数据技术简介概述:随着互联网的迅速发展和智能设备的广泛应用,大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据技术是一种处理和分析大规模数据集的方法和工具,旨在从数据中提取有价值的信息和洞察力,以支持决策制定和业务优化。

本文将介绍大数据技术的基本概念、架构和应用场景。

一、大数据技术的基本概念1.1 数据量的概念大数据技术的核心特征之一是数据量的巨大。

传统的数据处理方法往往无法处理这样庞大的数据集,而大数据技术则能够有效地处理和分析这些数据。

1.2 数据类型的多样性大数据技术不仅仅涉及结构化数据(如关系型数据库中的表格数据),还包括非结构化数据(如文本、图像、音频和视频等),以及半结构化数据(如XML和JSON格式的数据)。

1.3 数据处理的速度要求大数据技术需要具备高速处理数据的能力,以应对实时数据分析和决策制定的需求。

传统的数据处理方法可能无法在短时间内处理大量数据,而大数据技术可以通过并行计算和分布式系统来提高处理速度。

二、大数据技术的架构2.1 数据采集与存储大数据技术的第一步是数据的采集和存储。

数据可以来自各种来源,如传感器、社交媒体、日志文件等。

采集到的数据需要以可扩展和可靠的方式进行存储,常用的存储技术包括分布式文件系统(如Hadoop的HDFS)和分布式数据库(如Apache Cassandra)。

2.2 数据处理与分析数据采集和存储后,接下来是对数据进行处理和分析。

大数据技术提供了多种处理和分析工具,如Hadoop、Spark和Flink等。

这些工具支持分布式计算和并行处理,能够高效地处理大规模数据集。

2.3 数据可视化与呈现数据处理和分析完成后,需要将结果以可视化的方式展示给用户。

数据可视化工具可以将复杂的数据转化为易于理解的图表、图形和仪表盘等形式,帮助用户更好地理解和利用数据。

三、大数据技术的应用场景3.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛。

通过对大量的金融数据进行分析,可以帮助银行和金融机构识别风险、优化投资组合、改进客户服务等。

企业轻量化大数据架构研究

企业轻量化大数据架构研究

企业轻量化大数据架构研究李军(四川中电启明星信息技术有限公司 四川成都 610041)摘要:对于很多中小型的大数据项目,应用MySQL等关系型数据库无法实现大数据的存储与计算,应用传统Hadoop大数据生态又太重,比较耗费人力、财力、服务器等资源。

该文研究企业轻量化大数据架构的一种落地方案,并分析其应用场景。

该文研究的轻量化大数据架主要针对企业应用中绝大多数结构化和半结构化大数据分析,数据量规模在1 TB到10 PB之间。

轻量化架构采用MPP数据库(Doris)作为底层存储和计算引擎,Kafka作为数据接入缓冲通道,开发一体化轻量管理组件实现大数据开发中常用的任务调度、表管理、SQL开发、数据接入等功能。

关键词:轻量化大数据架构 MPP数据库 数据任务调度 数据接入中图分类号:TP392文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)15-0062-04 Research on the Big Data Architecture of the Lightweight ofEnterprisesLI Jun(Aostar Information Technologies Co., Ltd., Chengdu, Sichuan Province, 610041 China)Abstract:For many small-and medium-sized big data projects, the application of relational databases such as MySQL cannot realize the storage and computing of big data, and the application of traditional Hadoop big data ecology is too heavy and consumes more resources such as manpower, financial resources and servers. This paper studies a landing scheme of the big data architecture of the lightweight of enterprises and analyzes its application scenarios. The big data architecture of lightweight studied in this paper is mainly for the analysis of most structured and semi-structured big data in enterprise applications, and the data size is 1 TB~10PB. The architecture of light‐weight uses the MPP database (Doris) as the underlying storage and computing engine, and uses Kafka as the buffer channel for data access, and develops integrated lightweight management components to achieve the commonly-used functions such as task scheduling, table management, SQL development and data access in big data develop‐ment.Key Words: Big data architecture of lightweight; MPP database; Data task scheduling; Data access1 常用大数据架构与传统数据分析一样,大数据信息时代首先要考虑的就是数据存储问题[1],其次是数据的计算问题。

大数据、小数据与全数据

大数据、小数据与全数据

大数据、小数据与全数据引言概述:在当今信息时代,数据已经成为了一种珍贵的资源。

而在数据领域中,我们往往听到大数据、小数据和全数据这三个术语。

本文将从五个大点来详细阐述大数据、小数据和全数据的概念、特点和应用领域。

正文内容:1. 大数据的概念和特点1.1 大数据的概念大数据指的是规模庞大、种类繁多的数据集合,具有高速度、高维度和高价值的特点。

它包括结构化数据和非结构化数据,来自各种来源,如社交媒体、传感器、互联网等。

1.2 大数据的特点首先,大数据具有高速度。

数据以极快的速度不断产生,需要实时或者近实时地进行处理和分析。

其次,大数据具有高维度。

数据来自不同的维度,如时间、地理位置、用户行为等,需要综合多个维度进行分析。

最后,大数据具有高价值。

通过对大数据的分析,可以发现隐藏的模式和趋势,为决策提供有力的支持。

2. 小数据的概念和特点2.1 小数据的概念小数据是指规模较小、相对简单的数据集合。

它通常来自于有限的数据源,如个人、小型企业等。

小数据强调对数据的深入理解和分析,通过挖掘数据中的细节和关联关系,获取有价值的信息。

2.2 小数据的特点首先,小数据具有可控性。

由于数据规模较小,可以更容易地进行数据采集和管理。

其次,小数据具有高质量。

相对于大数据,小数据更容易清洗和验证,减少了数据质量问题的影响。

最后,小数据具有高可解释性。

由于数据规模较小,可以更深入地了解数据暗地里的含义和关联,提供更准确和可靠的分析结果。

3. 全数据的概念和特点3.1 全数据的概念全数据是指包括大数据和小数据在内的所有可获取的数据。

它强调对数据的全面利用和集成,将不同规模和来源的数据进行整合和分析。

3.2 全数据的特点首先,全数据具有广泛性。

它包括了各种规模和类型的数据,能够提供更全面的信息。

其次,全数据具有高一致性。

通过整合不同来源的数据,可以减少数据的冗余和不一致性。

最后,全数据具有高价值。

通过对全数据的综合分析,可以更准确地发现数据中的模式和趋势,为决策提供更有力的支持。

大数据简介技术体系分类整理

大数据简介技术体系分类整理

大数据简介技术体系分类整理随着互联网的快速发展和信息技术的进步,大数据已经成为当今社会中扮演重要角色的关键词之一。

大数据的出现为各行各业带来了巨大的变革和机遇。

为了更好地理解和应用大数据,我们需要对大数据进行分类和整理,以便更好地利用其潜力和价值。

一、大数据的定义与特点在深入讨论大数据的分类之前,我们先来了解一下大数据的定义和特点。

大数据指的是规模庞大、来源广泛、类型复杂的数据集合。

大数据的特点可以概括为4V,即数据量大(Volume)、数据速度快(Velocity)、数据种类多(Variety)和数据价值高(Value)。

这些特点决定了大数据需要更高级的处理和分析技术。

二、按数据来源进行分类根据大数据的数据来源,可以将其分为内部数据和外部数据。

1. 内部数据:指的是企业或组织内部所产生和积累的数据。

这类数据通常来自于企业的业务系统、金融系统、销售系统等。

企业可以通过对内部数据的分析,了解客户行为、优化业务流程、提升运营效率等。

2. 外部数据:指的是从外部获取的数据,包括社交媒体数据、传感器数据、公共数据等。

外部数据可以帮助企业了解市场趋势、消费者心理、竞争对手动态等,为企业的决策提供更全面的信息支持。

三、按数据类型进行分类大数据中的数据类型非常丰富多样,根据数据类型的不同,可以将大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

1. 结构化数据:指的是按照固定的格式和规则进行组织的数据,如数据库中的表格数据、Excel表格等。

结构化数据便于存储、管理和分析,适合使用传统的数据库管理系统进行处理。

2. 半结构化数据:指的是有一定结构但不符合传统数据库模式的数据,如XML、JSON等。

半结构化数据的特点在于字段和格式不完全固定,适合存储和处理较为灵活的数据。

3. 非结构化数据:指的是没有固定结构的数据,如文本、图片、音频、视频等。

非结构化数据对传统的数据库系统来说较为难以处理,需要借助文本挖掘、图像识别等技术进行分析。

大数据大数据简单概述

大数据大数据简单概述

引言:随着科技的不断进步和数字化时代的到来,大数据已经成为了一个热门的话题。

在各个领域,大数据正发挥着越来越重要的作用。

但是,对于很多人来说,大数据仍然是一个相对陌生的概念。

本文将对大数据进行简单概述,介绍其定义、特点和应用领域等相关内容。

概述:在信息技术发展的推动下,大数据已经成为了一个重要的资源。

大数据指的是规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集。

其特征主要表现在数据的三个V方面:Volume(数据量大)、Variety (数据类型多样)和Velocity(数据流速快)。

正文内容:1.大数据的定义和特点1.1数据量大:大数据的核心特征之一就是其数据量非常巨大。

在过去的几十年里,随着互联网的兴起和信息技术的进步,数据的产生速度呈指数级增长。

1.2数据类型多样:大数据不仅仅涵盖了结构化数据(如传统数据库中的表格数据),还包括了非结构化数据(如文本、音频和视频等)和半结构化数据(如日志文件和机器的数据)。

1.3数据流速快:随着物联网的兴起,数据的流速越来越快。

对于一些实时性要求较高的应用,如风险控制和安全监测等,对于数据处理的时效性要求非常高。

2.大数据的应用领域2.1商业智能和决策支持:大数据在商业智能和决策支持方面发挥着重要作用。

通过对大量数据的分析和挖掘,企业可以更好地了解市场、客户和竞争对手,从而做出更明智的决策。

2.2市场营销:大数据的分析可以帮助企业了解消费者的需求和喜好,从而制定更精准的市场营销策略。

通过对客户行为和偏好的分析,企业可以提高销售和市场份额。

2.3健康医疗:在健康医疗领域,大数据可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的发展趋势和治疗方法。

同时,大数据分析还可以提高医疗机构的效率和准确性。

2.4城市管理和智慧城市:大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行情况和居民的需求,从而制定更合理的城市规划和管理政策,推动城市的可持续发展。

2.5金融风控和欺诈检测:大数据的分析可以帮助金融机构提高风险控制和欺诈检测的能力。

ESProc高性能计算引擎介绍

ESProc高性能计算引擎介绍
有序游标有效减少查找和遍历数量
A
B
1 =file(“user.dat”).cursor@b()
2 for A1;id

3

C /按用户id排序的源文件 /从游标中循环读入数据,每次读出一组id相同 /处理计算该组数据
连接解决
连接计算是结构化数据的 最大难点
区分JOIN
有序归并
外键序号化
外键指针化
连接解决 区分JOIN!
4
from (select 交易日,
5
case when 收盘价>lag(收盘价) over(order by 交易日)
6
then 0 else 1 end 涨跌标志
7
from 股价表) )
8
group by 不涨日数)
SQL
思考:按照自然思维怎么做?
A 1 =股价表.sort(交易日) 2 =0 3 =A1.max(A2=if(收盘价>收盘价[-1],A2+1,0))
金额在前10名的订单 每个地区金额在前10名的订单
遍历技术 有序游标
针对已有序的数据可一次遍历实现大结果集分组运算,减少外存交换
A 1 =file(“data.txt”).cursor@t() 2 =A1.groupx@o(uid;count(1),max(login))
复杂处理需要读出到程序内存中再处理
结果自然对齐有序
北京
1
海淀
1,1
朝阳
1,2

上海
2
浦东
2,1


存储格式 主子合一
多层复式表
层次式有序集合 每层均可以有数据结构 同维表与主子表统一 消除对齐式连接

大数据的概念

大数据的概念

大数据的概念概念简介:大数据(Big Data)是指规模巨大、类型多样且难以处理的数据集合。

这些数据通常具有高速生成、高容量存储和高复杂度分析的特点。

大数据的概念涵盖了数据的获取、存储、处理和分析等方面,对于企业和组织来说,大数据可以提供有价值的信息和洞察力,帮助决策者做出更明智的决策。

大数据的特点:1. 三个V:大数据的特点可以用三个V来概括,即Volume(数据量大)、Velocity(数据生成速度快)和Variety(数据类型多样)。

大数据的规模通常以TB(千兆字节)或PB(百万亿字节)来计量。

2. 高速性:大数据的生成速度非常快,例如社交媒体上的实时数据、传感器收集的实时数据等。

3. 多样性:大数据不仅包括结构化数据(如数据库中的表格数据),还包括非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。

4. 真实性:大数据通常是从真实世界中收集而来的,具有较高的真实性和可信度。

5. 价值密度低:大数据中可能包含大量无用的信息,需要通过数据分析和挖掘提取有价值的信息。

大数据的应用:1. 商业决策:大数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手情报,从而做出更准确的商业决策。

2. 金融风控:通过分析大数据,金融机构可以识别潜在的风险,预测市场波动,并制定相应的风险管理策略。

3. 医疗健康:大数据分析可以帮助医疗机构提高疾病预测和诊断的准确性,优化医疗资源的分配,提供个性化的医疗服务。

4. 城市管理:通过分析大数据,城市管理者可以了解城市交通状况、环境污染情况等,从而制定相应的城市规划和管理策略。

5. 电商推荐:大数据分析可以根据用户的购买历史、浏览行为等信息,为用户提供个性化的商品推荐,提升用户购物体验。

6. 物流优化:通过分析大数据,物流公司可以优化路线规划、货物配送等环节,提高物流效率和降低成本。

大数据处理技术:1. 分布式存储:由于大数据的规模巨大,传统的关系型数据库无法满足存储需求,因此采用分布式存储技术,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。

大数据基本概念

大数据基本概念

大数据基本概念随着信息技术的飞速发展和互联网的普及,大数据成为了一个炙手可热的话题。

它是指那些规模庞大、种类繁多且难以用传统的数据处理工具进行管理和加工的数据集合。

大数据的产生源于各种各样的数据来源,包括传感器、社交媒体、移动设备以及各种传统业务系统等。

本文将介绍大数据的基本概念以及其在现代社会中的应用。

1. 大数据的定义大数据一个常见的定义是“3V”原则,即Volume(数据的规模)、Variety(数据的多样性)和Velocity(数据的速度)。

数据的规模是指数据集的体积大小,大数据往往以TB、PB甚至EB来计量。

数据的多样性是指数据集中包含了各种各样的数据类型,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

数据的速度是指数据类型的增长速度,大数据的生成速度极快。

2. 大数据的重要性大数据有着极高的商业价值和应用潜力。

首先,大数据可以帮助企业了解客户需求。

通过对海量数据的分析,企业可以获取更深入的用户信息,从而更好地满足客户需求。

其次,大数据可以支持战略决策。

根据大数据分析结果,企业可以制定更精准的战略计划,提前应对市场变化。

此外,大数据还可以应用于智能城市建设、医疗健康领域、金融风控等众多领域。

3. 大数据的应用案例3.1 零售业大数据在零售业的应用十分广泛。

通过对消费者购买、浏览行为的分析,可以精确预测销售趋势,并针对不同消费者推出个性化的商品推荐。

此外,大数据分析可以帮助零售商优化供应链管理,减少库存积压和运输成本。

3.2 金融领域银行和金融机构利用大数据分析技术来降低风险、提高效率和优化决策。

大数据可以协助金融机构进行反欺诈监测,通过实时监控和分析大量的交易数据,来发现潜在的欺诈行为。

此外,大数据还可以用于个人信用评估、投资组合管理等方面。

3.3 医疗保健大数据在医疗领域的应用也非常广泛。

通过对大量的病历、医学文献和患者数据的分析,医疗机构可以制定更加有效的诊断和治疗方案。

此外,大数据还可以用于流行病监测和预警系统的建设,帮助提高公共健康管理水平。

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轻量级大数据计算引擎
主讲人:蒋步星
目录
contents 单机计算技术
集算器
轻量级大数据计算
集群计算方案
沉重的大数据计算
单机性能不被关注,依靠集群规模
框架体系庞大复杂,
试图包罗万象
避开外存计算困难,
指望巨大内存
123集群内存框架
轻量级计算需求
大数据的技术本质是高性能
提高性能的需求无处不在
不总是有那么大的数据量
低延迟即时响应业务数据量并不大
不总是适合部署大数据平台
即时查询常常有被集成需求
临时性数据处理来不及建设大数据平台
不总是可以扩容硬件(内存)需求
大数据计算开发难度大
大数据平台对SQL查询关注过多
性能比拼的主要阵地
优化SQL性能几乎无助于降低开发难度
大量过程计算的开发难度还很大
用SQL很难描述,复杂SQL优化效果不好
仍需大量底层的编码,经常编写UDF
提高性能本质上是降低开发难度
复杂运算的自动优化靠不住,需要快速编写高性能算法难度大
举例:漏斗转换计算
设备ID时间戳事件名称事件属性应用标识日期11111490970560539搜索商品{类别=A……}3zprjdg7yyp520170227 22221490965747548浏览商品{价格=50……}3zprjdg7yyp520170227 33331490972189107提交订单{……}3zprjdg7yyp520170227………………………………
集群透明化
大数据平台努力实现集群透明化
单机与集群一致
网络存储系统+自动任务分配
透明化提高代码兼容性,降低开发难度
透明化难以获得最优性能
高性能计算方案因场景而异,可能是矛盾的
透明化只能选择最保险的方法,一般是性能较差的那个透明化框架对资源消耗严重
透明化与高性能的权衡
数据分布
节点文件系统:可控冗余,内存利用
网络文件系统
任务分配
程序员分配:根据节点能力安排任务,无框架资源消耗系统自动分配
轻量级计算的技术特征
目标:过程计算可集成性
数据源开放性u直接文件计算注重单机优化
u多线程并行
权衡集群透明与高性能
u节点文件存储,不用网络文件系统u多个单机运算,不用统一集群框架
目录
contents
单机计算技术集算器轻量级大数据计算集群计算方案
集算器—技术特征
面向过程计算
无缝应用集成
多样性数据源接口直接文件计算
单机优化技术多线程并行
无中心集群结构自由数据分布和任务分配
集算器—敏捷语法体系
思考:按照自然思维怎么做?
1
select max(连续日数)
2from (select count(*) 连续日数3from (select sum(涨跌标志) over(order by 交易日) 不涨日数
4from (select 交易日,
5case when 收盘价>lag(收盘价) over(order by 交易日)
6then 0 else 1 end 涨跌标志7from 股价表) )
8
group by 不涨日数)
SQL
A
1=股价表.sort(交易日)2=0
3
=A1.max(A2=if(收盘价>收盘价[-1],A2+1,0))
集算脚本
某支股票最长连续涨了多少交易日
语法体系更容易描述人的思路数据模型不限制高效算法实现
集算器—面向过程计算
完整的循环分支控制
天然分步、层次清晰、直接引用单元格名无需定义变量
执行、调试执行、单步执行设置断点
语法简单,符合自然思维,比其他高级开发语言更简单网格结果所见即所得,易于调试;方便引用中间结果
集算器—开发环境
集算器—应用结构
应用程序
集算器IDE
数据计算层
集算器脚本(DFX )
集算器JDBC 数据存储层
(RDB 、NoSQL 、TXT 、CSV 、JSON 、Hadoop )
数据源接口
u高效二进制压缩文件、列式存储
u RDB:Oracle,DB2,MS SQL,MySQL,PG,…. u TXT/CSV,JSON/XML,EXCEL
u Hadoop:HDFS,HIVE,HBASE
u MongoDB,REDIS,…
u HTTP、ALI-OTS
… …
u内置接口,即装即用
目录
contents
单机计算技术集算器轻量级大数据计算集群计算方案
单机计算技术
123遍历技术连接解决存储格式
45
使用索引分段并行
遍历技术
遍历复用
聚合理解
延迟游标
有序游标
遍历是大数据计算的基础
1
遍历技术延迟游标
1
游标概念
流式读入数据,每次仅计算一小部分
延迟计算
在游标上定义运算,返回结果仍然是游标,可再定义运算
不立即计算,最终一次性遍历和计算
A B 1=file(“data.txt”).cursor@t()/创建游标
2=A1.select(product==“1”)/过滤
3=A2.derive(quantity*price:amount)/计算列
4=A3.sum(amount)/实际计算
遍历技术遍历复用
外存计算优化方向是减少访问量可复用的遍历减少外存访问量
一次遍历可返回多个分组结果
A
1=file(“data.txt”).cursor()2=channel().groups(;count(1))配置同步计算3>A1.push(A2)绑定
4=A1.sortx(key)排序,遍历过程中处理绑定计算5=A2.result().#1
取出绑定计算的结果,即总记录数6=A4.skip((A5-1)\2).fetch@x(2-A5%2).avg(key)
取出中位数记录并计算中位数
1
遍历技术聚合理解
1
从一个集合计算出一个单值或另一个集合都可理解为聚合
高复杂度的排序问题转换为低复杂度的遍历问题
A
1=file(“data.txt”).cursor@t()
2=A1.groups(;top(10,amount))金额在前10名的订单
3=A1.groups(area;top(10,amount))每个地区金额在前10名的订单
遍历技术有序游标
针对已有序的数据可一次遍历实现大结果集分组运算,减少外存交换
A
1=file(“data.txt”).cursor@t()
2
=A1.groupx@o(uid;count(1),max(login))
A
B
C
1=file(“user .dat”).cursor@b()
/按用户id排序的源文件
2for A1;id
…/从游标中循环读入数据,每次读出一组id相同3

/处理计算该组数据
复杂处理需要读出到程序内存中再处理有序游标有效减少查找和遍历数量
1
外键指针化
外键序号

区分JOIN
有序归并
连接计算是结构化数据的最大难点
连接解决
2
指针化序号化
外键维表1:N
有序归并
同维表1:1
有序归并
主子表1:N
连接解决区分JOIN !
2
外键需要随机小量频繁访问内存指针查找大幅提高性能
A
1=file(“Products.txt”).import()读入商品列表2=file(“Sales.txt”).import()读入销售记录
3>A2.switch(productid,A1:id)建立指针式连接,把商品编号转换成指针4
=A2.sum(quantity*productid.price)
计算销售金额,用指针方式引用商品单价
Java 指针连接
Oracle
单表无连接0.57s 0.623s 五表外键连接
2.3s
5.1s
Products
id name vendor type price
Sales
seq date productid quantity
连接解决外键指针化
2
序号化相当于外存指针化
不需要再计算Hash 值和比较
A
1=file(“Products.txt”).import()读入商品列表
2=file(“Sales.txt”).cursor()根据已序号化的销售记录建立游标3=A2.switch(productid,A1:#)
用序号定位建立连接指针,准备遍历4
=A3.groups(;sum(quantity*productid.price))
计算结果
连接解决外键序号化
2
同维表和主子表连接可以先排序后变成有序归并
追加数据的再排序也仍然是低成本的归并计算
A
1=file(“Order.txt”).cursor@t()订单游标,按订单id 排序2=file(“Detail.txt”).cursor@t()订单明细游标,也按订单id 排序3=joinx(A1:O,id;A2:D,id)
有序归并连接,仍返回游标
4
=A3.groups(O.area;sum(D.amount))按地区分组汇总金额,地区字段在主表中,金额字段在明细子表中
连接解决有序归并
2
自由列存
序号主键
压缩二进

主子合一
有效的存储格式是高性能的保证
存储格式
3。

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