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数据架构简史:转换中的范式

据架构是一系列决定收集哪些数据,如何在数据库系统中使用、处理和存储数据的规则、策略以及模型。例如,数据集成是依赖于数据架构用于集成过程中的指令。如果没有从编程范式转换到数据架构范式,现代计算机将会变得更加笨拙迟钝。 对于早期的计算机,创建过分简单化的程序是为了处理特定类型的计算机问题,甚至没有考虑过数据集成的概念,每个程序之间都是单独分开的。二十世纪四十年代至七十年代,程序处理是最主要的问题,有关建立数据架构的问题根本考虑得少之又少,甚至不在考虑的范围之内。程序员致力于让计算机通过执行特定的操作,以支持组织的短期目标。只有定义为“程序需要”的数据被使用,计算机才不会被用于长期的数据存储,恢复数据需要能够编写、检索特定信息的程序,而这相当耗费时间和金钱。 编程范式转换为数据库架构范式 1970年,Edgar F. Codd公开发表题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,文中提到了组织起数据的相关步骤,Codd的理论基于运用于集合论里面的数学运算,结合了一列规则,以确保数据被存储在最小冗余里。他的方法成功的创建了数据库架构,简化了计算机的效能。在Codd的理论之前,COBOL程序和大多...

Spark架构在大数据环境的核心位置找到用武之地

Webtrends公司的IT团队在Apache Spark这款处理引擎还是一项学术研究项目的时候就已经开始使用它并沿用至今。但当Webtrends在2014年年中部署了一套基于Hadoop的大数据环境来对分析应用程序进行增强的时候,Spark架构便成了一个有限的角色:有关数据索引的聚合细节有助于用户发现相关信息。现在,一切都已改变,而且该公司正在花大力气学习Spark并作为其大数据平台升级版本的一部分。 Webtrends从网站,移动设备和物联网收集用户活动数据提供给企业客户用于分析,它将Spark置于一款名为Infinity Analytics应用程序的核心位置,该应用在2016年初开始了基本版测试,而现在正在向客户进行营销。该公司建立了一个拥有160个节点的Spark系统来支持在线营销活动的实时优化,而这是以进入Hadoop集群的活动数据流的快速分析为基础的。“我们基本上已经解除了Spark对数据湖的束缚来做所有的计算,”CTO Peter Crossley说。 越来越多的企业同样正将注意力转向Spark以帮助对大数据处理工作进行加速。独立的统计数据很难得到处理引擎的采用,在201...

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