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大數(shù)據(jù)究竟是什么?大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢?(mongodb如何獲取表名)

大數(shù)據(jù)究竟是什么?大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢?

大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段,處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級,甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的,其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等,匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。

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我有幸做了有五六七八年的大數(shù)據(jù)吧,談?wù)勛约旱目捶?。簡單來說,就是現(xiàn)在各個APP,網(wǎng)站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多,越來越大,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫比如MySQL Oracle之類的,已經(jīng)處理不過來了。所以就產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)來處理這些龐大的數(shù)據(jù)。

第一,首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲起來,經(jīng)過多年的發(fā)展,hdfs已經(jīng)成了一個數(shù)據(jù)存儲的標(biāo)準。

第二,既然有了這么多的數(shù)據(jù),我們可以開始基于這些數(shù)據(jù)做計算了,于是從最早的MapReduce到后來的hive,spark,都是做批處理的。

第三, 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過慢,于是有了基于內(nèi)存的olap查詢引擎,比如impala,presto。

第四,由于批處理一般都是天級別或者小時級別的,為了更快的處理數(shù)據(jù),于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。

第五,由于沒有一個軟件能覆蓋住所有場景。所以針對不同的領(lǐng)域,有了一些特有的軟件,來解決特定場景下的問題,比如基于時間序列的聚合分析查詢數(shù)據(jù)庫,inflexdb opentsdb等。采用預(yù)聚合數(shù)據(jù)以提高查詢的druid或者kylin等,

第六,還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費訂閱的消息隊列,比如kafka和其他各種mq

第七,還有一些其他的組件,比如用于資源管理的yarn,協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。

第八,由于hdfs 處理小文件問題不太好,還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問題,引入了數(shù)據(jù)湖的概念,比如hudi,iceberg等等。

第九,業(yè)務(wù)方面,我們基于大數(shù)據(jù)做一些計算,給公司的運營提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦,給用戶做個性化推薦。機器學(xué)習(xí),報警監(jiān)控等等。

近幾年,大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心,大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是,大數(shù)據(jù)到底是個啥?怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢?

大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù),麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

數(shù)字經(jīng)濟的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源,現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)。

如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)已應(yīng)用在各行各業(yè)。小麥舉個例子,講述一下最貼近我們生活的民生服務(wù)是如何運用大數(shù)據(jù)。

最近電視新聞提及到的“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準救助場景,傳統(tǒng)的救助方式往往通過困難家庭申請、審核、審批等多項程序,遇到需要跨部門、跨層級、跨街區(qū)協(xié)調(diào)解決的個案,還需要召開各級協(xié)調(diào)會的形式協(xié)商解決。

現(xiàn)在通過“精準救助”的方式,民政部門在平時的摸排中了解情況,將相關(guān)信息錄入到“一網(wǎng)統(tǒng)管”數(shù)據(jù)中心,再根據(jù)數(shù)據(jù)模型識別出需要協(xié)助的家庭,隨后形成走訪工單派發(fā)給社工對其進行幫扶,從而提升救助的效率,做到雪中送炭。

在數(shù)字化政府改造之前,每個部門只掌握各自分管的數(shù)據(jù),形成“信息孤島”;有了大數(shù)據(jù)分析平臺后,所有的數(shù)據(jù)信息,便打通了“任督二脈”。

政府可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打造“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準救助場景,極大提升了社會救助的科學(xué)性和精準性,讓城市變得更加溫暖。

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