大数据存储解决方案.docx

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大数据存储解决方案

大数据存储解决方案

　　篇一：

大数据分析解决方案

　　大数据分析的三个技巧

　　.cn/cio/XX年01月08日09：

03来源：

CIO时代网

　　【文章摘要】大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。

当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。

意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。

数据分析的职位是由DJPatil和JeffHammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。

（becauseofimproperjobtitlelikebusinessanalystorresearchscientistBuildingDataScienceTeams）

　　随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。

然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。

他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。

　　大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。

当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。

意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。

　　多种知识的掌握

　　为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：

ApacheHadoop、LexisNexisHPPC）要求数据是被整理过的。

数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。

数据分析元应当具有以下知识：

　　1、了解大数据平台的框架，例如：

DFS和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。

这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。

　　2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：

Java,Python,C++,orECL,等等。

　　3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：

HBase,CouchDB,等等。

因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。

　　4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。

　　一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。

统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。

自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。

会使用一些数据挖掘工具或者平台（例如：

R,Excel,SPSSandSAS）是最好的，可以《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》这本书。

　　5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。

大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。

因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。

　　6、应用至少一种数据可视化工具。

为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。

这里有20款数据可视化工具的链接。

　　创新——好奇

　　随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。

他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。

　　商业技能

　　首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：

沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。

对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。

数据分析员应该是能联系所有，很好的沟通者。

　　第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。

这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。

　　第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。

才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。

数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。

　　所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。

　　盘点大数据分析的十二大杀手锏

　　分类：

BIMapReduceXX-11-1913:

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　　当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。

大数据分析迎来大时代

　　全球各行各业的组织机构已经意识到，最准确的商务决策来自于事实，而不是凭空臆想。

这也就意味着，他们需要在内部交易系统的历史信息之外，采用基于数据分析的决策模型和技术支持。

互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。

　　极具挑战性的是，传统的数据库部署不能处理数TB数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。

在过去十几年中，大规模并行处理（MPP）平台和列存储数据库开启了新一轮数据

　　分析史上的革命。

而且近年来技术不断发展，我们开始看到，

　　技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。

更为重要的是，开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息的NoSQL等平台。

　　大数据分析迎来大时代

　　本文中，我们将向大家介绍迄今为止，包括EMC的Greenplum、Hadoop和MapReduce等提供大数据分析的产品。

此外，惠普前段时间收购实时分析平台Vertica、IBM独立的基于DB2智能分析系统和Netezza的相关产品。

当然，也有微软的ParallelDataWarehouse、SAP旗下公司Sybase的SybaseIQ数据仓库分析工具等。

下面，就让我们来了解业界大数据分析的这十二大产品：

　　1.模块化EMCAppliance处理多种数据类型

　　XX年EMC收购了Greenplum，随后，利用EMC自身存储硬件和支持复制与备份功能的Greenplum大规模并行处理（MPP）数据库，推出了EMCGreenplumDataComputingAppliance（DCA）。

通过与SAS和MapR等合作伙伴，DCA扩大了对Greenplum的数据库支持。

　　支持大数据分析的EMCAppliance

　　今年5月，EMC推出了自己的Hadoop软件工具，而且该公司还承诺，今年秋季发布的模块化DCA将支持GreenplumSQL/关系型数据库，Hadoop部署也能在同样的设备上得到支持。

借助Hadoop，EMC能够解决诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析的困难。

模块化的DCA也能够在同样的设备上支持长期保留的高容量的存储模块，从而满足监测需求。

　　和MapReduce提炼大数据

　　Hadoop是一个开放源码的分布式数据处理系统架构，主要面向存储和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上的大数据（通常成百上千的TB甚至PB级别数据）应用。

网络点击和社交媒体分析应用，正在极大地推动应用需求。

Hadoop提供的MapReduce（和其他一些环境）是处理大数据集理想解决方案。

　　MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题，将它们分配到成百上千个处理节点之上，然后将结果汇集到一个小数据集当中，从而更容易分析得出最后的结果。

　　MapReduce结构图

　　Hadoop可以运行在低成本的硬件产品之上，通过扩展可以成为商业存储和数据分析的替代方案。

它已经成为很多互联网巨头，比如AOL、eHarmony（美国在线约会网站）、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析的主要解决方案。

也有更多传统的巨头公司比如摩根大通银行，也正在考虑采用这一解决方案。

　　3.惠普Vertica电子商务分析

　　今年二月被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。

相比传统的关系数据库，更低的维护和运营成本，就可以获得更快速的部署、运行和维护。

该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。

在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HPVertica。

通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、Groupon）分析处理的数据达到PB级。

　　篇二：

大数据平台解决方案

　　1、高负载和海量数据处理能力

　　以云存储为基石，以云计算为处理核心，建立了海量的数据业务支撑的大数据平台。

每天可以承受千万级PV的访问压力，支撑亿级用户及E8级各类数据存储如日志文件、图片、文档、影音等。

基于此大数据支撑平台，不仅可以处理日以继夜增长的TB级数据增量，更能满足各类实时业务需求。

　　2、业界领先的实时性

　　在实时处理领域实现秒级突破，可以对各项业务数据惊醒实时查看与统计，方便客户快速做出决策和即时响应，适应当今快节奏发展趋势。

如传统监控对年、月、周、日的频次统计，我们可以实现24小时内的实时监控，和管理当前实时变化的统计仪表盘数据，更能实现7*24的用户实时行为监测及秒级分析。

　　3、全面运营监控指标体系

　　不仅拥有常见的接入站点的运营监控流量指标如UV、PV、IP、新旧访客数，还建立了行为质量指标如用户访问停留时间、访问次数、访问深度、跳出次数等，并对此进行了立体性汇总，如平均停留时间、平均加载时间、跳出

　　率等以便进行全局分析。

该平台具备业务所需的自定义业务指标，并可在此基础之上加入客户行为分析、网站访

　　客背景分析、鼠标点击行为等高智能的分析功能，从而为业务发展及运营策略提供了有力的数据支撑。

　　4、对用户来源的深入挖掘与分析

　　通过该平台不仅可以看到接入网站用户的基本信息（跳出率、回访次数、回访频率、国家分析、省份分析、城市分析、网络位置、浏览器、移动终端等），还可以了解到客户来源（如来源页面、网站、搜索引擎、关键字等）。

并且

　　在此基础上可以了解到客户访问路径，对数据进行多维钻取，进而对网站客户数据信息的采集、挖掘更加深入。

　　为提升网站流量、提供科学的广告投放依据、实现高质量的客户差异化服务给出有力的数据支撑。

　　5、对用户行为进行实时跟踪、立体分析及即时沟通和个性推荐服务可以针对实时在线的个体用户进行WEBIM即时沟通，提供即时的一对一服务。

并可以结合业务需求，在实现客服

　　人员与用户一对一的同时，展现该用户的历史业务操作行为及个性化信息，如用户消费历史记录统计、行为习惯

　　及喜好等。

　　6、统一数据接入平台

　　数据接入层采用分布式日志系统，实现推拉模式的各种主流方式，并可按需升级为统一数据接入平台，不仅支持日志及页面源码数据，还可以实现各类接口数据的无缝可视化接入，如关系型和非关系型数据、各种主流非结构化数据等。

　　7、立体推荐及算法可替换平台

　　可以结合用户群体特征、个性行为历史及各种显式、隐式反馈进行人脑分析，实现个体用户和群体用户的立体推荐和全过程的人工干预。

以算法平台为支撑，建立了可视化的算法训练和推荐结构的过滤植入，以增强客户个性化服务配置。

实现了各种算法的替换、组合和深度学习，如传统的UCF、ICF及业务创新的二度人脉剪枝算法等，以尽符合人脑思维习惯。

　　8、多种风格统计分析数据展现方式