大数据的关键技术
在大数据期间，传统的数据处理办法还实用吗？
大数据情况下的数据处理需要
大数据情况下数据来源非常丰硕且数据范例多样，存储和分析发掘的数据量宏大，对数据展示的哀求较高，而且很重视数据处理的高效性和可用性。
传统数据处理办法的不敷
传统的数据网络来源繁多，且存储、管理和分析数据量也绝对较小，大多采用干系型数据库和并行数据堆栈即可处理。对寄托并行打算晋升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技能寻求高度一致性和容错性，依据CAP实践，难以包管其可用性和扩展性。
传统的数据处理办法是以处理器为中心，而大数据情况下，需要采用以数据为中心的情势，减少数据移动带来的开支。是以，传统的数据处理办法，已经不克不及适应大数据的需要！
大数据的处理流程包含哪些症结？每一个症结有哪些紧张工具？
大数据的根本处理流程与传统数据处理流程并没有太大差异，紧张差异在于：因为大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理症结中都可以或许采用MapReduce等办法结束并行处理。
大数据技能为什么能提高数据的处理速度？
大数据的并行处理利器——MapReduce
大数据可以或许经过进程MapReduce这一并行处理技能来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是经过进程大量廉价服务器完成大数据并行处理，对数据一致性哀求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别实用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。
MapReduce将传统的查询、分解及数据分析结束分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，是以具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行利用的门坎。
MapReduce是一套软件框架，包含Map（映照）和Reduce（化简）两个阶段，可以或许结束海量数据朋分、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。
MapReduce的事情道理其实是先分后合的数据处理办法。Map即“分解”，把海量数据朋分成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“归并”，把各台处理器处理后的结果结束汇总操纵以得到最终结果。如右图所示，假如采用MapReduce来统计不同若干外形的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，尔后再把它们的结果汇总，得到最终的打算结果。
MapReduce适合结束数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。经过进程结合MapReduce技能结束实时分析，某家电公司的信用打算时间从33小时延伸到8秒，而MKI的基因分析时间从数天延伸到20分钟。
大数据技能在数据网络方面采用了哪些新的办法
系统日志网络办法
很多互联网企业都有自己的海量数据网络工具，多用于系统日志网络，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据网络和传输需要。
网络数据网络办法：对非结构化数据的网络
网络数据网络是指经过进程网络爬虫或网站公开API等办法从网站上得到数据信息。该办法可以或许将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的办法存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的网络，附件与正文可以或许自动接洽干系。
除网络中包含的内容之外，对于网络流量的网络可以或许利用DPI或DFI等带宽管理技能结束处理。
别的数据网络办法
对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性哀求较高的数据，可以或许经过进程与企业或研究机构合作，利用特定系统接口等干系办法网络数据。
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