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做大数据必须了解的多种处理框架

本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架: 仅批处理框架:Apache Hadoop 仅流处理框架:Apache Storm、Apache Samza 混合框架:Apache Spark、Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂,但从广义层面来看它们的目标是非常一致的:通过对数据...

企业对大数据不要只有憧憬,想要赢利,还需做到这一点

大数据在企业中拥有着前所未有的重要性,这在一项最新出炉的调查报告中清晰的展现出来:接下来的几年中,有76%的企业将会加大或继续保持在大数据上的投入,然而相对遗憾的是,只有23.5%的企业拥有清晰的大数据战略。 这和三年前Gartner的大数据报告遥相呼应,当时有64%的企业表示他们不会错过大数据带来的绝好机遇,但也和现在一样,绝大部分的企业并不清楚能够从大数据仓库中获得什么价值。 我们无法将这个情况作出更好的解读,只能说大家都在闭着眼睛飞翔。 越来越大! 这项调查是咨询公司DNV GL Business Assurance联合研究机构GFK Eurisko共同发起的,他们对全球1189家企业做了调查,希望更好的了解他们的大数据计划。在这些企业中,有52%的企业认同大数据是巨大的商业机会;在1000名员工以上的大型企业中,这个数字上升到了70%;而在报告中被分类为行业领导者的企业中,对大数据的认同高达96%。 调查同时发现接近45%的企业认为大数据“重要”或“极为重要”,因此在被问到是否会在大数据上进行更多投入时,报告体现出相似的结果: 这些都是好消息。 应该怎么做? 坏消息是尽管这些企...

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