大数据处理技术简介37
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是当今社会中非常重要的一项技术，随着互联网的发展和智能化的应用，数据量日益庞大，如何高效地处理和分析这些数据成了当前科技领域中的一大挑战。
本文将对大数据的相关概念进行介绍，同时深入探讨大数据处理技术的原理、方法和应用。
一、大数据概念大数据是指传统数据处理工具无法有效处理的数据集合，这些数据集合通常具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
大数据可以来源于各种领域，如互联网、社交媒体、物联网、金融、医疗等，这些数据包含了丰富的信息和价值，但也带来了数据处理和分析的难题。
二、大数据处理技术原理大数据处理技术的原理主要包括数据存储、数据处理和数据分析三个方面。
1.数据存储数据存储是大数据处理的基础，大数据通常采用分布式存储系统来存储数据，这些系统可以横向扩展，能够存储大规模的数据。
常见的分布式存储系统包括Hadoop的HDFS、谷歌的GFS、亚马逊的S3等。
2.数据处理数据处理是大数据技术的核心，大数据处理常常采用并行计算的方式，通过分布式计算框架对数据进行处理。
常见的并行计算框架包括Hadoop的MapReduce、Spark等，这些框架能够对数据进行高效的分布式计算和处理。
3.数据分析数据分析是大数据处理的关键环节，大数据分析通常采用机器学习、数据挖掘等技术，通过对大数据进行深度分析，挖掘数据中的规律和价值。
常见的数据分析工具包括Hadoop的Hive、Spark的MLlib、TensorFlow等。
三、大数据处理技术方法大数据处理技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等几个环节，下面将对这几个环节的处理技术进行详细介绍。
1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，数据可以来自各种渠道，包括传感器、日志、数据库、互联网等。
数据采集技术主要包括数据抓取、数据清洗和数据传输等，其中数据清洗是非常关键的一步，可以有效提高后续处理的效率。
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中无法忽视的重要资源。
海量的数据持续产生，如何高效地处理和分析数据，已成为企业、政府和学术界所面临的重要挑战。
本文将探讨大数据处理与分析技术，介绍其基本原理与应用方向。
一、大数据处理技术大数据处理技术是指为了解决海量数据的存储、传输、处理和计算等问题而研发的各种技术手段。
它主要包括以下几个方面。
1. 分布式计算分布式计算是大数据处理的核心技术之一。
由于传统的单机计算无法处理如此庞大的数据量，采用分布式计算可以将数据划分为多个部分，并利用多个计算节点同时进行计算，提高计算效率。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
2. 数据存储与管理大数据处理离不开高效的数据存储与管理技术。
传统的关系型数据库已不能满足大规模数据的处理需求，而NoSQL等非关系型数据库则成为了处理大数据的首选。
此外，还有基于分布式文件系统的存储技术，如HDFS等。
3. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习技术可以从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。
通过分析数据中的模式、关联和趋势等，可以提供数据驱动的决策支持和预测分析。
常见的数据挖掘和机器学习算法有关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
二、大数据分析技术大数据分析是指通过对大数据进行处理和挖掘，提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务创新。
大数据分析技术可以应用于多个领域。
1. 商业智能商业智能是指通过大数据分析技术，对企业内外部的数据进行分析和挖掘，以获取对业务决策有帮助的信息。
通过对销售数据、市场数据等进行分析，可以发现销售趋势、消费者行为等，提供有针对性的业务决策支持。
2. 社交网络分析社交网络分析是对社交网络中的数据进行处理和挖掘的技术。
通过分析用户之间的关系、行为，可以揭示社交网络中的潜在规律和扩散特征，有助于理解社交网络的结构和演化过程，以及社交网络中的信息传播和影响力分析。
3. 医疗健康大数据分析技术在医疗健康领域的应用日益重要。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术在当今信息时代发挥着重要作用，随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，数据量呈指数级增长，大数据处理成为了数字化信息时代的核心问题之一。
通过大数据处理技术，可以实现对海量数据进行存储、管理、分析、挖掘和应用，从而发挥出数据的最大价值，为企业决策和创新提供有力支持。
本文将从大数据的定义、特点、处理技术的分类和应用实例等几个方面对大数据处理技术进行深入探讨。
一、大数据的定义和特点1.定义大数据是指由传感器、交易记录、通讯记录、图像、音频、视频等数据形成的庞大的数据集合。
这些数据通常具有体积大、多样化、时效性强、价值密度低等特点，需要借助先进的技术和工具对其进行处理和分析。
2.特点（1）大体积：大数据的数据量巨大，通常需要运用分布式存储和计算技术进行处理。
（2）多样化：大数据来源多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这就要求处理技术具备多样性。
（3）时效性：大数据处理需要实时性，能够及时地进行数据分析和挖掘，为企业提供实时的决策支持。
（4）价值密度低：大量的数据中蕴藏着有价值的信息，但这部分信息占比较低，所以需要通过数据挖掘技术来发现其中的有用信息。
二、大数据处理技术的分类1.大数据存储技术大数据存储技术是大数据处理技术的基础，主要包括分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库等。
分布式文件系统是指将数据存储在多台计算机上，通过网络连接形成一个逻辑上的单一文件系统，如Hadoop的HDFS。
分布式数据库是指将数据库分布在多台服务器上，通过分布式算法来管理和访问数据库，如Google的Bigtable、Facebook的Cassandra。
NoSQL数据库是指非关系型数据库，主要包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库等，如MongoDB、Redis、Couchbase等。
2.大数据处理技术大数据处理技术主要包括分布式计算技术、并行计算技术、图计算技术、流式计算技术等。
大数据处理技术
大数据处理技术现如今，大数据已成为各行各业不可忽视的一部分。
在这个信息爆炸的时代，我们面对着海量的数据，如何高效地处理和利用这些数据成为了一个迫切需要解决的问题。
为了满足这一需求，大数据处理技术应运而生。
大数据处理技术是指针对大规模数据集而设计的一种处理方法和工具。
在传统数据处理方法无法胜任的情况下，大数据处理技术通过分布式计算、并行处理、实时查询等先进技术，可以高效地存储、分析和处理大规模的数据。
这项技术的应用范围涵盖了各个行业，包括金融、电商、医疗、交通等领域。
一、数据存储与管理大数据处理技术的首要任务是存储和管理海量的数据。
传统数据库的存储和管理方式已无法胜任大数据的需求，因此需要采用分布式存储技术。
分布式存储技术通过将数据分散存储在多个节点上，提高了存储的容量和并发性能。
常见的分布式存储系统包括Hadoop、HBase 和Cassandra等。
二、数据分析与挖掘大数据处理技术的核心是对海量数据的分析与挖掘。
通过对数据的挖掘，可以发现数据中潜在的规律和价值信息。
数据分析可以分为批处理和实时处理两种方式。
批处理适用于对历史数据的离线分析，实时处理适用于对实时数据的实时分析。
在数据分析方面，常用的工具和框架有Spark、Hive和Flink等。
三、数据可视化与展示数据可视化是将处理后的数据通过图形化的方式展示出来，使得人们可以直观地理解和分析数据。
数据可视化工具可以将数据以各种图表的形式展示，例如柱状图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，可以更好地观察到数据之间的关联和趋势，并进行更深入的分析。
四、数据安全与隐私保护大数据处理涉及到大量的敏感信息和个人隐私，因此数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
在大数据处理过程中，需要采取各种安全措施，包括数据加密、访问控制和隐私脱敏等。
此外，还需要遵守相关的法律法规，确保数据的安全性和合规性。
五、机器学习与人工智能在大数据处理中，机器学习和人工智能技术起到了关键作用。
大数据的处理技术
大数据的处理技术正文：一、大数据的定义大数据是指在传统数据库处理能力无法满足的条件下，强调数据规模大、处理速度快、多样性丰富的一类数据。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来自各种渠道，包括社交媒体、互联网、传感器等。
大数据的特性主要体现在“三V”，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据多样性丰富）。
大数据技术是为了处理这种大规模的、多样化的数据而设计的。
二、大数据的处理技术1.数据采集数据采集是大数据处理技术的第一步，它涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、设备、传统数据库等。
数据采集技术包括数据抽取、数据清洗、数据转换等过程，目的是将数据转化为可用的格式，以便后续处理。
2.数据存储大数据的存储是一个关键问题，因为传统的数据库系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
3.数据处理数据处理是大数据技术的核心，它包括数据分析、数据挖掘、机器学习等技术。
大数据处理需要高效的分布式计算系统，如MapReduce、Spark等。
这些系统能够对大规模数据进行并行计算，提高数据处理的效率和速度。
4.数据分析数据分析是大数据处理技术的一个重要应用，它包括统计分析、数据可视化、预测分析等技术。
数据分析需要大数据技术提供的高性能计算能力和丰富的数据处理工具，以便从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据存储数据存储是大数据处理技术的一个关键问题。
在传统数据库系统中，数据存储采用了关系型数据库管理系统（RDBMS），这种系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是指在处理海量数据时所采用的技术和方法。
随着互联网的高速发展，越来越多的数据需要被收集、存储、处理和分析，大数据处理技术的重要性也日益凸显。
大数据处理技术涉及到数据的存储、处理、分析、可视化等方面，需要运用到各种技术和工具。
本文将从大数据处理的基本概念开始，介绍大数据处理的技术和方法，包括数据存储、数据处理、数据分析、以及数据可视化等方面。
一、大数据处理的基本概念1.1大数据的定义大数据是指规模大、种类多、速度快、价值密度低的数据集合。
通常来说，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，且数据量巨大，传统的数据处理技术已经无法满足其处理需求。
1.2大数据的特点大数据的特点主要包括四个方面，即四V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（低价值密度）。
这意味着大数据处理需要面对数据规模庞大、数据种类繁多、数据产生速度快、数据价值密度低等挑战。
1.3大数据处理的挑战由于大数据的特点，对于大数据的处理也带来了一系列的挑战，主要包括数据存储、数据传输、数据分析、数据可视化等方面的挑战。
因此，需要运用各种大数据处理技术来应对这些挑战。
二、大数据存储技术2.1分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多台服务器上的文件系统，可以实现大规模数据的存储和管理。
常见的分布式文件系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和GFS（Google File System）等。
2.2分布式数据库分布式数据库是指将数据分布存储在多台服务器上，并且可以实现数据的分布式管理和查询。
常见的分布式数据库包括HBase、Cassandra、MongoDB等。
2.3数据仓库数据仓库是一种用于存储和管理大规模结构化数据的数据库系统，可以支持复杂的数据查询和分析。
常见的数据仓库包括Teradata、Vertica、Greenplum等。
大数据处理技术的原理和应用
大数据处理技术的原理和应用随着信息化时代的到来，以及互联网普及率的提高，大数据技术逐渐成为当今社会发展的热点之一。
大数据处理技术是指对数据进行收集、分类、存储、处理、分析和应用的一整套技术系统。
它通过分析数据中的海量信息，帮助人们取得更准确、更有价值的信息，为人类的生产和生活提供了强有力的技术支持。
本文将从大数据处理技术的基本原理、主要应用以及未来发展趋势三个方面进行探讨。
一、大数据处理技术的基本原理大数据处理技术的基本原理是通过不同的技术手段对数据进行收集、存储、处理和分析。
随着大数据技术的不断发展，数据种类和来源也日益丰富，因此，对数据进行收集和存储的技术也变得越来越重要。
大数据处理技术有以下几个主要基本原理：1. 数据采集大数据处理技术要想取得有效的结果，首先需要收集原始数据。
数据采集方法有很多种，包括传感器技术、监控技术、网络应用技术等，还有通过调查、统计和问卷等方式获取的数据。
数据采集的目的是将原始数据转化为数字化数据，以便于存储和后续的处理和分析。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据按一定的规则存储到数据库中。
目前，数据存储技术主要有关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等。
数据存储时需要考虑数据的安全性和可扩展性，以保证数据能够安全、便捷地进行存储和查询。
3. 数据处理数据处理是大数据处理技术的核心，包括数据清洗、数据挖掘、大数据分析等。
在数据处理过程中，要根据不同的业务需求选择不同的算法和数据处理技术，以保证数据处理的效率和准确性。
同时也需要对数据进行数据清洗，以降低数据中噪声和误差，避免对后续分析的影响。
4. 数据分析数据分析是将处理后的数据进行分析和理解的过程。
数据分析可以采用人工分析和机器学习等技术进行分析，以期发现数据中的规律和趋势，并将这些规律应用到商业决策、预测和规划中。
二、大数据处理技术的主要应用1. 金融行业金融行业是大数据技术应用最为广泛和深入的行业之一。
大数据的处理技术
大数据的处理技术随着互联网的发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量急剧增加。
这些数据中包含着丰富的信息，如果能够有效地对这些数据进行分析和处理，就会给我们带来巨大的价值。
大数据处理技术就是为了应对这一挑战而产生的。
本文将从大数据的概念、特点以及处理技术等方面展开，以帮助读者更好地了解大数据处理技术。
1.大数据的概念和特点首先我们来了解一下大数据的概念和特点。
大数据通常指的是三个方面的数据：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
数据量大指的是数据的规模巨大，远远超出了传统数据库和数据处理系统的处理能力。
数据类型多样指的是数据的来源和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据处理速度快指的是数据的生成速度很快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
大数据的特点包括四个方面：高维度、高密度、高速度和高价值。
高维度是指数据的维度非常多，需要考虑多个不同的因素和维度。
高密度是指数据的密度非常大，需要通过高效的算法和技术进行处理和分析。
高速度是指数据的生成速度非常快，需要在短时间内对数据进行处理和分析。
高价值是指数据中包含着丰富的信息和价值，可以为决策和创新提供重要参考。
2.大数据的处理技术针对大数据的特点，我们需要采用一系列的处理技术来对大数据进行处理和分析。
这些处理技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
2.1数据采集数据采集是大数据处理的第一步，也是最关键的一步。
数据采集的目的是获取各种类型和来源的数据，并将其整合到一个统一的平台或系统中。
数据采集需要考虑数据的来源、格式、量级、频率等因素，采用不同的技术和工具来满足不同的需求。
常用的数据采集技术包括网络爬虫、日志收集、传感器数据采集、数据库同步等。
网络爬虫是通过程序自动访问网页并提取其中的数据；日志收集是通过收集系统和应用程序产生的日志文件来获取数据；传感器数据采集是通过传感器设备来获取环境和设备数据；数据库同步是通过数据库复制和同步来获取数据库中的数据。
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计算模型 MPI
MapReduce Online
MapReduce
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实时计算系统的改造
• 第一类方法，Hadoop改造：
• [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoop进行 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点；
2012-01-14报道，铁道部12306网站连续5 天日均点击数超过10亿次，高峰时超过 14.09亿次，导致系统近乎崩溃或瘫痪。
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大数据应用情景三（社交网络）：社交网络即时消息处理
每秒钟，人们发送290万封电子邮件。 每分钟，人们向Youtube上传60个小时的视频。 每一天，人们在Twitter上发消息1.9亿条微博。 每一天，人们在Twitter上发出3.44亿条消息。 每一天，人们在Facebook发出40亿条信息。
Clojure
被动备Tw用itter 数据处理上分层游架回构 放
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国外3：yahoo! s4 Yahoo！
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开源工具简介---全内存查询
• Spark
是一通用并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。 – 将中间数据放到内存中，对于迭代运算效率比较高。如：机器学习（ML） – 与hadoop相比提供了更多种运算操作，并且通信模型也是多样的，hadoop仅有Data Shuffle。 缺点： Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对 于那种增量修改的应用模型，因为增量改动完了，也就不用了，不需要迭代了。
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• [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis；
• [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh Bedi申请 了实Facebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4
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1、每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线 商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。 2、量子统计、数据魔方和淘宝指数。 3、Hadoop集群：1500个节点，每天有大约40000个作 业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的 MapReduce计算。 4、Storm集群：处理实时流数据。
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用的实例包 括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流模型中，数 据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海量瞬时流 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
• [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype (HOP) 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能；
• [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通过一 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。
HDFS：是Hadoop的分布式存储系统，同Google的GFS性质是一样的。
MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为 MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。
Pig：Pig最大的作用就是对MapReduce算法(框架)实现了一套shell脚本 ，类似我们通常 熟悉的SQL语句，在Pig中称之为Pig Latin。
Storm实时计算系统简介
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学习 ·创造 ·超越 度基础架构部的下一代规划中，实时计算 是重要的组成部分。实时计算系统和批处理 计算系统同属于云计算这个大的范畴，相互 配合使用。批处理计算是MapReduce （Hadoop）、实时计算是DStream等。
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
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国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处理 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文件 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
Hbase：一个分布式、可扩展的大数据存储。它提供了大数据集上随机和实时的读/写访 问，并针对了商用服务器集群上的大型表格做出优化——上百亿行，上千万列。它是 Google bigtable的一个开源的实现。
Zookeeper:它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，功能包括：配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用 的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。它是 Google的Chubby一个开源的实现。
任务2
计算单元1 任务1.1 任务2.1
计算单元2 任务3.1 任务3.2
流汇聚
计算单元3 任务2.1
任务2.2
基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群
云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的
并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
• [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据处理 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处理一 遍整个系统。
• [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet；
DStream的Release 1.0版本在2012年上半 年发布。DStream依赖几个第三方系统， Bigpipe、Zookeeper和HDFS，分别用于数 据流输入输出和操作日志的存储、分布式 异常监控、用户文件存储和计算状态存储。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
国内相关计算平台 国内2：淘宝数据分析平台架构
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
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概念及背景介绍
2
大数据处理相关工具介绍
3
国内相关数据处理平台简介
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Storm实时计算系统简介
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
Hadoop家族
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学习 ·创造 1·4超越 ·共享
开源工具简介---批处理
Hadoop Common：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具， 如：配置文件和日志操作等。
• Druid
为分析而设计- Druid是为OLAP工作流的探索性分析而构建。它支持各种filter、aggregator和查询类型，并为添加 新功能提供了一个框架。 交互式查询-低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内查询， 完全有可能在6TB的数据集上实现秒级查询。 高可用性-支持需要一直在线的SaaS的实现。你的数据在系统更新时依然可用、可查询。规模的扩大和缩小不会造成 数据丢失。 可伸缩-每天处理数十亿事件和TB级数据。Druid被设计成PB级别。
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
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动态数据1…m m>>无穷
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分布式并行计算系统 流水线+并行、可配置、可容错、弹性可扩展、全内存、实时在线处理。
面向数据流内容安全的 实时云计算模型 流分组
数据源 任务1
PC机
决策支持
数据库
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大数据应用情景四（数据流过滤）：互联网带宽增长
• 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的“中国互联网络发展状况统计报告”调查显示， 2011年中国的互联网基础资源继续保持快速增长，IP地址、域名、网站和网页等增速基 本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mbps，半 年增长了7.6%。
大数据应用情景一（B2C、C2C与金融）：淘宝、股票等即时交易数据
截至2011年11月，淘宝Beltles平台单日最 大服务调用量19亿。 今年淘宝双11 QPS:32万/分钟
2009年四月统计：上证交易所新一代交易 系统峰值订单处理能力约80000笔/秒，平 均订单时延比现用交易系统缩短30%以上， 系统日双边成交容量不低于1.2亿笔/日， 相当于单市场1.2万亿的日成交规模。
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大数据应用情景三（物联网数据流）：传感网、物联网、智慧城市
传感网、物联网源源不断产生海量数据流、数据量更大，加上能更准确、更快地收集比如位置、生 活信息等数据，对在线即时处理提出了更高的要求和挑战。
设备网
Internet 服务器
用户端程序