主流大数据处理技术及应用方案
大数据管理与应用和大数据技术与应用
大数据管理与应用和大数据技术与应用在当今信息化时代，大数据已成为各行各业的热门话题，大数据管理与应用以及大数据技术与应用也成为了许多企业关注的焦点。
大数据管理与应用是指公司或组织在日常运营中如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，以实现更好的业务决策和服务优化。
而大数据技术与应用则是指通过各种技术手段和工具，对大数据进行处理、分析和应用，以发现潜在的商业价值和洞察。
大数据管理与应用大数据管理与应用是现代企业管理中的一项重要工作。
通过对数据的收集和整合，企业能够更好地了解客户的需求和行为，从而制定更有效的营销策略和服务方案。
同时，大数据管理也对企业的运营效率和成本控制起着重要作用。
通过对海量数据的分析，企业可以发现流程中的瓶颈和问题，并及时调整优化，提升整体效率。
数据收集与存储数据收集是大数据管理的第一步，企业需要从各个渠道收集各种结构化和非结构化的数据，包括用户行为数据、社交媒体数据、交易数据等。
同时，为了保证数据的完整性和安全性，企业需要建立可靠的数据存储和管理机制，以确保数据不会丢失或泄露。
数据处理与分析在数据采集后，企业需要对数据进行清洗、转换和整合，以便后续的分析和应用。
数据处理的过程中需要借助各种技术和工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以发掘数据背后的规律和价值。
通过数据分析，企业可以了解用户的需求和行为，预测市场走势，优化产品设计等。
业务决策与服务优化最终，大数据管理的目的是为企业的业务决策和服务优化提供支持。
通过对数据的分析，企业可以制定更有效的营销策略、优化产品设计、改善客户服务等，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
大数据技术与应用大数据技术与应用是实现大数据管理与应用的重要手段，它涵盖了从数据处理到数据分析再到数据应用的全过程。
大数据技术的发展为企业提供了更多处理海量数据的工具和框架，帮助企业更好地利用数据来实现业务目标和创新。
大数据处理技术大数据处理技术是指处理和存储大数据的技术手段和工具。
大数据前沿技术及应用论文
大数据前沿技术及应用论文大数据前沿技术及应用摘要：随着信息技术的不断发展，大数据技术作为一种前沿技术，正在广泛应用于各个领域。
本文将重点探讨大数据的前沿技术和应用，包括大数据的产生与特点、大数据技术的发展趋势、以及大数据在各个领域的应用情况。
希望通过本文的探讨，能够更好地了解大数据技术的发展现状及未来趋势。
一、引言随着信息化时代的到来，数据量呈现爆炸式增长的趋势，这就为大数据技术的发展提供了广阔的空间。
大数据技术作为一种前沿技术，不仅在信息技术领域有着广泛的应用，同时也在医疗、金融、企业管理等领域展现出了巨大的应用前景。
因此，研究大数据前沿技术及应用显得尤为重要。
二、大数据的产生与特点大数据是指一种数据规模非常庞大、处理速度非常快、数据类型非常丰富的数据资源。
大数据的产生主要来源于互联网、社交网络、物联网、移动互联等新兴信息技术的不断发展，这些新兴技术给数据量的产生带来了新的突破。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据处理速度快、数据类型丰富、数据价值高。
这些特点使得传统的数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求，因此需要新的数据处理技术来解决这些问题。
三、大数据技术的发展趋势随着大数据技术的不断发展，越来越多的技术被应用于大数据处理之中。
大数据技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 数据存储技术的发展：随着数据量的不断增加，传统的硬盘存储已经无法满足大数据的存储需求，因此云存储、分布式存储等新的存储技术成为了大数据存储的主流技术。
2. 数据处理技术的发展：传统的数据处理技术已经无法满足大数据处理的需求，因此诞生了Hadoop、Spark等新的数据处理技术。
3. 数据分析技术的发展：随着数据分析需求的不断增加，大数据分析技术也得到了快速发展，如数据挖掘、机器学习等技术被广泛应用于大数据分析中。
4. 大数据安全技术的发展：随着大数据的应用范围日益扩大，大数据安全问题也日益凸显，因此大数据安全技术成为了大数据技术的一个重要方向。
大规模数据处理技术及应用
大规模数据处理技术及应用随着互联网的高速发展，我们的生活中产生了海量的数据，如何更好地处理这些数据，以更好地应用于我们的生活和工作中，成为了当今科技界的热门话题之一。
对于大规模数据处理技术及应用，我们将从以下几个方面进行解析。
一、大规模数据处理技术发展历程早期，关系型数据库是数据处理的主要方式，但是，由于其存储方式成为瓶颈，对大数据量的处理速度影响较大。
2010年，Google推出了Hadoop、MapReduce等技术，使得大数据处理的效率进一步提高。
此后，随着技术不断迭代和追求效率不断升级，离线批处理技术，如Apache Hadoop和Spark，实时流处理技术，如Apache Kafka和Storm，批流统一的技术，如Flint和Flink，逐渐崭露头角，为大规模数据处理技术的发展提供了基础设施以及理论支持。
二、大规模数据处理技术的应用1.电商行业随着电商行业的蓬勃发展，消费者数据呈现爆炸式增长。
基于大数据的分析，电商企业可以更好地挖掘潜在消费者、形成用户画像、优化商品推荐算法、提高用户转化率等，从而实现盈利模式的转变，提高企业的竞争力。
2.金融行业在金融领域，大数据被广泛应用。
例如，利用大数据实现风险评估、欺诈检测、反洗钱监测等。
同时，通过挖掘用户行为数据，对金融产品进行定制化，提出个性化方案，维护客户关系，增强客户口碑，提高客户留存率。
3.交通行业在交通行业中，大数据技术可以应用于交通拥堵预测、优化交通路线、车辆智能派遣等。
例如，北京市的“智慧交通导航”系统，可以为驾驶员提供优化的路线规划，避免交通堵塞，提高出行效率。
三、大规模数据处理技术的挑战和未来发展1.数据隐私数据隐私是大数据处理中最为关键的问题之一。
大规模数据分析过程中，可能涉及个人隐私等方面，这将会给人们带来较大安全风险。
目前，政府和企业都在积极探索大数据处理过程中的数据隐私保护方案。
2.数据质量数据质量是大数据处理的关键之一。
大数据技术及应用
大数据技术及应用一、介绍大数据技术是指处理和分析大规模数据集的一系列技术和工具。
随着互联网的迅速发展和各种传感器技术的普及，我们生活中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据技术的应用可以帮助我们从这些海量数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和创新。
本文将详细介绍大数据技术的概念、特点、应用领域以及相关工具和算法。
二、概念与特点1. 概念大数据技术是指通过采用分布式计算、存储和处理技术，对大规模、高维度、异构的数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术。
它包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
2. 特点（1）数据量大：大数据技术主要应对的是数据量巨大的情况，数据的规模往往以TB、PB甚至EB为单位。
（2）数据类型多样：大数据技术需要处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据处理速度快：大数据技术需要能够快速处理数据，实时或近实时地进行数据分析和决策支持。
（4）数据价值高：大数据技术的目标是从大数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业决策提供支持。
三、应用领域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，可以帮助银行和保险公司进行风险评估、交易分析、欺诈检测等。
同时，大数据技术还可以应用于个人信用评估、金融市场预测等方面。
2. 零售行业在零售行业，大数据技术可以帮助企业进行销售预测、库存管理、用户行为分析等。
通过对消费者的购买记录和行为数据进行分析，零售商可以更好地了解消费者需求，提供个性化的产品和服务。
3. 医疗行业大数据技术在医疗行业的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提高医疗服务的质量和效率。
4. 城市管理大数据技术可以应用于城市交通管理、环境监测、智慧城市建设等方面。
通过对交通流量、环境污染等数据的分析，可以提供更好的城市规划和管理。
四、相关工具和算法1. 工具（1）Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以实现大规模数据的存储和处理。
大数据处理中的数据分析技术及应用实践
大数据处理中的数据分析技术及应用实践随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，如何科学地利用这些数据成为了当今社会所面对的难题。
大数据处理成为解决这一问题的热门方案。
而在大数据处理中，数据分析是最重要的一个环节。
本文将深入探讨数据分析技术及其应用实践。
一、数据分析概述数据分析顾名思义就是对数据进行深度剖析，依托于统计学、计算机科学、信息学等多个学科，揭示数据背后的真正含义，为决策提供合理依据。
传统的数据分析方法多采用抽样调查和简单的统计分析，这种方法适用于数据量较小的情况，而在面对海量数据时则显得力不从心。
随着新技术的发展，数据分析向更深层次的方向迈进，利用先进的算法技术和机器学习等专业手段，整合不同领域的数据，生成新的智能应用程序，从而更好地提取数据包含的信息价值。
二、数据分析方法1.统计分析法统计分析法是常用的一种数据分析方法，通常用于描述、比较和解释数据。
而在大数据场景下，统计分析法的局限性在于其需要对全部数据进行处理，运算速度较慢，且仅适用于数据量较小的场景。
2.数据挖掘法数据挖掘发现知识、分析数据的过程。
这种方法经常用于寻找数据集中的模式和规律。
数据挖掘涉及到多种技术，比如，分类、聚类分析、关联分析、时间序列分析、计算智能等。
3.机器学习机器学习是一种广泛使用的数据分析技术，其主要依靠算法来探索数据中的模式和规律。
基于机器学习技术，数据分析者可以轻松地从大量数据中提取知识和洞见。
例如，深度学习技术可以用于分析图像和语音数据，从而识别特定的模式和规律。
三、数据分析应用实践在数据分析应用中，除了技术层面的分析方法外，实践者还需考虑如何将分析得出的结果转化为企业决策。
下面分别从商业、医疗、金融、电商等场景来讨论数据分析的应用实践。
1.商业商业场景下，数据分析常用于市场趋势预测、流程优化、销售预测等议题。
例如，在销售预测方面，通过利用历史数据建立预测模型，分析客户购买行为和偏好，预测未来销售，为企业决策提供依据。
大数据处理技术
大数据处理技术随着信息时代的发展，大数据正逐渐成为推动社会发展的重要驱动力。
大数据的特点在于规模庞大、速度快、种类多样，对传统数据处理技术提出了更高要求。
为了更好地挖掘大数据的价值，人们不断探索新的大数据处理技术。
本文将介绍几种常见的大数据处理技术，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础，它通过将数据分散存储在多台服务器上，提高了存储和访问的效率。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS。
这些分布式文件系统采用了数据冗余和容错机制，保证了数据的可靠性和可用性。
此外，它们还具备高扩展性和高吞吐量的特点，能够适应大规模数据的处理需求。
二、并行计算框架大数据处理往往需要进行大规模的并行计算，以加快处理速度。
并行计算框架可以将任务划分成多个子任务，并分别在多台计算机上进行并行处理。
知名的并行计算框架包括Hadoop的MapReduce和Spark。
这些并行计算框架提供了简洁的编程接口和高效的调度机制，使得分布式计算变得更加容易和高效。
三、数据挖掘和机器学习算法大数据中蕴藏着丰富的信息和潜在的价值，而数据挖掘和机器学习算法可以帮助我们从大数据中发现隐藏的模式和规律。
常用的数据挖掘和机器学习算法包括关联规则、聚类分析、分类算法和预测算法等。
这些算法通过对大数据进行分析和建模，提供了实用的预测和决策支持。
四、实时数据处理随着物联网和移动互联网的兴起，实时数据处理成为了大数据技术的一个重要方向。
实时数据处理需要在数据产生的同时进行分析和处理，以实现实时监控和实时决策。
常见的实时数据处理技术包括Apache Storm和Spark Streaming等。
这些技术可以对数据进行流式处理，快速响应并处理大量的实时数据。
五、云计算和容器技术云计算和容器技术为大数据处理提供了灵活和高效的基础设施支持。
云计算可以提供弹性的计算和存储资源，满足大规模数据处理的需求。
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。
大数据处理技术及其应用
大数据处理技术及其应用由于互联网技术的快速发展和应用的广泛普及，大数据越来越成为一个热门的话题。
大数据就是指数据集的大小超出了传统的数据处理软件的能力，需要采用新的技术和工具来处理。
随着社会和经济的发展，越来越多的数据需要被收集、存储、分析和利用。
大数据处理技术和应用在不断地发展和创新，为社会带来了各种好处和便利。
一、大数据处理技术的概述1.1 大数据处理技术的定义大数据处理技术就是用一种有效的方式从超大数据集中提取信息的过程。
大数据处理技术不同于传统的数据处理技术，大数据处理技术需要对海量数据进行管理，分析和挖掘。
这些数据可能是实时数据、非结构化数据、图像、语音和视频等不同形式的数据。
1.2 大数据处理技术包括的基本过程大数据处理技术一般包括以下过程：（1）数据的收集：收集数据源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
（2）数据的存储：将收集到的数据按照有效的方式进行存储，以提高数据的访问速度和数据的可用性。
（3）数据的预处理：数据预处理是大数据处理的重要环节，主要目的是为数据分析和挖掘制备数据，包括数据清洗、数据去重和数据格式化等。
（4）数据的分析和挖掘：根据具体的需求进行数据分析和挖掘，主要包括数据挖掘、机器学习和统计分析等。
（5）数据的可视化：将分析和挖掘的结果进行可视化，以便于人们更加直观地理解数据。
1.3 大数据处理技术的基本架构大数据处理技术的基本架构包括以下几个方面：（1）分布式存储：分布式存储是大数据处理的基础，可以有效地管理海量数据。
（2）分布式计算：分布式计算是大数据处理的核心技术，可以实现对海量数据的分析和挖掘。
（3）高速网络：高速网络是大数据处理的必备条件，可以实现数据的及时传输和处理。
（4）并行处理：并行处理是大数据处理的关键技术，可以实现对海量数据的高效处理。
二、大数据处理技术的应用2.1 大数据处理技术在商业领域中的应用大数据处理技术在商业领域中的应用非常广泛，可以用于客户关系管理、销售预测、品牌营销、竞争分析、供应链管理等方面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分析
NewSQL 分析 互联网
OldSQL 事务 NoSQL 互联网
事务
OldSQL 一种架构支持多类应用
OldSQL+NoSQL+NewSQL 多种架构支持多类OldSQL
• • • • 行存储 关系型 ACID SMP
NewSQL
• • • • 列式存储 关系型 ACID MPP
缺点
对SQL的支持有限 无法高效存储大量小文件 不支持多用户写入及任意修改文件 缺乏专业的支持服务
11
数据处理框架的对比
数据库框架 分析性能 一般 好 好 扩展性 较差 局限 好 容灾性 较差 局限 较好 数据类型 结构化 结构化 （非）结构化 业务场景 支持全 SQL 能 能 部分 异构数据整合 不支持 不支持 支持 成本 中等 较高 低
网络与资 源
用户与终 端
业务与应 用
综合专题
总览 简报
项目 室内外站、建筑物、物理站址分析 下行覆盖、上行干扰、上行干扰分析 网络资源、空口效率、载波负荷分析 网络侧性能指标、问题小区分析 站高、站密、重叠覆盖、有效性分析 2、3、4G多网络协同分析 终端统计、终端与用户及业务分析 用户情况总体分析 用户属性、消费、时间、业务等标签 用户结构及用户偏好分析 4G转网用户及潜在4G用户分析 用户各类业务感知分析 各级别用户迁徙及单用户轨迹分析 语音数据业务、分类主流业务分析 总体业务情况及分类业务情况 语音、CSFB、数据业务质量分析 小区数、用户数、业务量等发展趋势 覆盖、结构、资源、感知综合分析 场景、网格、扇区等区域价值分析 LTE部署区域及部署建议分析 LTE站址可用性及合理性分析 终端、流量、闲时包及业务内容营销 资源、用户、业务、网络、终端总览 全国级及省级基本简报和自定义简报
主流大数据处理技术及应用方案
中国联合网络通信有限公司网络技术研究院
王振亚 2016年12月
1
目录
一 二
数据处理技术的演进
主流分析型数据库技术介绍、对比及选型
三
应用方案-网研院大数据平台
2
什么是大数据
大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用对所有数 据进行分析处理的方法——维克托·迈尔·舍恩伯格
磁盘 MPP 支持 好 好 数据仓库 Scale-out 开源
分布式列 式存储
内存/磁盘 MPP 支持 很好 好 即席查询 Scale-out 商业 20
C/S分布 式集群
不支持 较好 较好
C/S分布 式集群
不支持 较好 较好
C/S分布 式集群
支持 好 较好
传统数据 分析
Scale-up 商业
低成本内 存运算
维度接口 时间
O侧网络定位
覆盖能力评估
网络性能、质量 网络问题
小区 终端 业务 区域
支撑网络规划 建设，提高资 源投放精准度
网络性能反馈 用户投诉
支撑客户维系， 支撑精准市场 推广
25
网研院大数据平台-方法体系
全面梳理
序号 分类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 OSS侧 数据 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据源 基础数据 DT/CQT数据 IU-PS（挂表采集）/Gn数据 CDR（平台采集） MR数据 无线话统数据 无线参数 核心网参数 告警数据 无线侧呼叫记录数据 设备版本及补丁 设备与板卡负荷数据 无线COUNTER数据 核心网报表数据（核心网COUNTER 数据） 投诉数据 话单数据 配套资源配置及运行情况 用户信息 月度话单数据 BSS侧数 语音详单 据 数据详单 套餐信息 终端数据库
行深入关联分析；
网络精细化建设阶段
• 基于现网23类运行数据， 建立了基于移动网络 “O 域+B域”数据的分析方法 体系；
• 在长春、成都、重庆、广 州、兰州、上海6重要城市 进行推广和验证。 • 探索六城市精细化建设支撑，
并固化方法模型。
大数据平台化阶段
• 基于“以我为主、自主研 发”原则，搭建大数据分 析平台，进行迭代式开发， 实现方法固化。 • 逐步实现全网数据的统一 采集、解析与存储管理； • 开发大数据平台，实现规模化、
NoSQL
• • • • 列式存储 Key-Value 灵活性 MPP
分布式计算，分布式文件系统 内存计算（In Memory Computing） 新的硬件：Flash Card，SSD，高速网络、Infiniband
15
OldSQL
► ►
►
OldSQL是指传统的关系型数据库，借助于数学概念和方法来处理数据。 数据规范化：关系型数据库的数据存储是为了更高的规范性，把数据分隔成最小的逻辑表(关系表)以 避免重复，获得最精简的空间利用。 事务性：SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。
数据存储方式
决定性因素 关键因素 一般因素
分析需求
数据格式
21
目录
一 二
数据处理技术的演进
主流分析型数据库技术介绍、对比及选型
三
应用方案-网研院大数据平台
22
目录
一
大数据平台总体架构
运行分析视图 规划支撑视图 决策支撑视图
23
二
三
四
网研院大数据平台-背景
网络建设初期阶段
• 阶段一：先期基于路测数 据、投诉数据进行简单分 析；后引入MR数据进行深 度覆盖分析； • 阶段二：网络规划建设简 单、粗糙，直接在空白区 域建设。 • 缺乏针对用户、业务和终端进
“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 流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产——全球领 先的信息技术研究和分析公司Gartner
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库 软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流 转、多样的数据类型和价值密度低四大特征——麦肯锡
缺点
大数据处理性能较差 容灾性较差 稳定性有局限 业务和数据处理规模有限 扩展性和灵活性较差
8
数据处理框架-MPP
特点
Massively Parallel Processing 多服务器、多节点，多任务并行执行 数据分布式存储和计算 ACID Scale-out OLAP(Online Analytical Processing) 商业化
3
大数据4V特征
• 随时随地产生数据，数据量更大 • 以“低成本”的方式获得“可接受” 的数据分析结果 • Cheap：“廉数据” • 对处理速度要求更高 • 实时和在线 • Swift：“快数据”
Volume
Variety
• 数据具有多样性 • 数据来源多、类型多 • Multi-X：同一对象多维描述
RDB
OLTP
MPP
OLAP
Hadoop
OLAP
没有最好的技术，只有最合适的技术。 针对业务需求“有的放矢”。
12
目录
一 二
数据处理技术的演进
主流分析型数据库技术介绍、对比及选型
三
应用方案-网研院大数据平台
13
分析型数据库
价值的工作。传统数据库是以事务处理为主，大数据时代的主要应用则是数据分析。 数据库三大阵营：OldSQL、NoSQL、NewSQL 分析型数据库是面向分析应用的数据库，可以对数据进行统计分析和即席查询等挖掘数据
Velocity
Value
• • • •
价值密度低 更多高价值的数据产生 对有价值数据进行“提纯” 大数据的目的
Big Data
Big Money
4
数据库技术是大数据处理的关键
大数据处理流程
数据获取 数据ETL 数据存储 数据分析 数据服务
数据库技术是大数据的关键！
5
数据处理技术的演进
分布式技术提出 实时计算技术提出
行/列式存 储
磁盘 RDBMS 支持 较差 较差
分布式文 档存储
内存/磁盘
分布式KV存储
内存/磁盘
分布式列 式存储
内存/磁盘 Hadoop 需插件 好 好
分布式 HDFS
内存 Hadoop 类SQL 很好 好 实时分析 Scale-out 开源
分布式 HDFS
磁盘 Hadoop 类SQL 好 好
分布式存 储
海量数据实时分析
Vertica/Impala
19
目前主流分析型数据库对比
类型 存储方式 运算方式 系统架构 支持 SQL 大数据处 理能力 容灾性 应用场景 扩展性 开放性
OldSQL OldSQL 行式存储 磁盘 RDBMS 支持 较差 较差 WEB应用 Scale-up 开源 OldSQL 行式存储 内存 RDBMS 支持 一般 较差 NoSQL NoSQL NoSQL NoSQL NoSQL NewSQL 行式存储 磁盘 NewSQL NewSQL
16
NewSQL
► ►
NewSQL是对各种新的可扩展、高性能的关系型数据库的统称。 既能够提供OldSQL的质量保证，也能提供较强的可扩展性。
17
NoSQL
► ►
大数据类型的多元化急速增长，OldSQL不满足分布式技术架构的适用性。 Not Only SQL，泛指非关系型的分布式数据库。
18
OldSQL&NoSQL&NewSQL总结
23类数据
系统建立现网分析方法体系序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 分类 分析模块 无线侧资源情况 网络覆盖 资源瓶颈 网络性能 网络结构 多网协同 终端情况 用户情况 用户画像 群体特征分析 4G转网用户分析 感知分析 用户轨迹 业务情况 业务分布及特征 业务质量 趋势分析 联合分析 资源重点投放 LTE部署区域 LTE站址分析 流量经营 总览 简报