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五大誤區(qū):大數(shù)據(jù)不僅僅是海量的數(shù)據(jù)量
2012-08-24   存儲在線

盡管大數(shù)據(jù)正在被廣泛的討論,然而目前看來,其仍然是一個很大的謎一樣的神話。事實(shí)上,圍繞大數(shù)據(jù)的誤解似乎已經(jīng)達(dá)到了神話般的境界。如下便是五大神話。

  1、大數(shù)據(jù)僅僅是海量的數(shù)據(jù)量

  容量僅僅是界定大數(shù)據(jù)定義的關(guān)鍵要素之一,而對于大數(shù)據(jù)的定義至少有三個方面的重要要素。其他兩方面分別是種類和傳輸速度。與后兩者相結(jié)合,便是Gartner調(diào)研公司的道格?蘭尼最初在2001年的調(diào)研報(bào)告中給出的關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念。

  一般來說,專家們普遍認(rèn)為PB級的數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)的起點(diǎn),盡管這一指標(biāo)仍然是一個變化中的目標(biāo)。因此,雖然容量這一因素是非常重要的,而接下來的另外兩個衡量指標(biāo)也不容忽視。

  種類是指許多不同的數(shù)據(jù)和文件類型,對于管理和更深入的分析數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。但不適合傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。這方面的例子包括各種聲音和電影文件、圖像、文檔、地理定位數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志和文本字符串。

  速度是有關(guān)數(shù)據(jù)的變化率,以及其必須如何快速的被使用,以創(chuàng)造真正的價值。傳統(tǒng)技術(shù),尤其不適合用于高速數(shù)據(jù)儲存和使用。因此,采用新的方法是必要的。如果有問題的數(shù)據(jù)創(chuàng)建和聚合速度非常快,就必須使用迅速的方式來揭示其相關(guān)的模式和問題。你發(fā)現(xiàn)問題的速度越快,就越有利于您從你大數(shù)據(jù)分析中獲得更多的機(jī)會。

  2、大數(shù)據(jù)指的是Hadoop

  Hadoop是Apache為大數(shù)據(jù)工作的開源軟件框架。其是來自于Google的技術(shù)加上雅虎的理念和其他,并付諸實(shí)踐得出的。但是,大數(shù)據(jù)是如此的多樣,和復(fù)雜,其絕對不存在一套放之四海而皆準(zhǔn)的萬能的解決辦法。雖然Hadoop已經(jīng)毫無疑問的獲得了相當(dāng)大的知名度,但其也僅僅只是適合大數(shù)據(jù)存儲和管理的三種技術(shù)的其中之一。其他兩個種技術(shù)上NoSQL和大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)存儲。MPP數(shù)據(jù)存儲的例子包括EMC的 Greenplum、IBM公司的Netezza和惠普的Vertica。

  此外,Hadoop是一個軟件框架,這意味著它包括若干專門設(shè)計(jì)的組件,是專門設(shè)計(jì)來解決大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)存儲,分析和檢索任務(wù)的。不是所有的 Hadoop組件都是必要的,對于一個大的數(shù)據(jù)解決方案,其中一些組件可取代其他技術(shù),更好地配合用戶的需求。一個例子是MapR的Hadoop,其中包括NFS作為HDFS的替代,并提供了一個完整的隨機(jī)存取,讀/寫文件系統(tǒng)。

  3、大數(shù)據(jù)意味著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

  “非結(jié)構(gòu)化”這一術(shù)語是不準(zhǔn)確的,其沒有考慮到許多通常與大數(shù)據(jù)類型相關(guān)的不同的和微妙的結(jié)構(gòu)。此外,大數(shù)據(jù)很可能在同一數(shù)據(jù)集有不同的數(shù)據(jù)類型,不包含相同的結(jié)構(gòu)。

  因此,大數(shù)據(jù)更好可能是被稱為“多層結(jié)構(gòu)”,因?yàn)樗梢园谋咀址⑺蓄愋偷奈募⒁纛l和視頻文件、元數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁、電子郵件、社交媒體供稿、表格數(shù)據(jù),等等。這些不同的數(shù)據(jù)類型一致的特點(diǎn)是不知道其數(shù)據(jù)架構(gòu)或不知道在這些數(shù)據(jù)被捕獲和存儲時如何定義。相反,一個數(shù)據(jù)模型經(jīng)常在數(shù)據(jù)被使用時進(jìn)行應(yīng)用。

  4、大數(shù)據(jù)只是社會媒體內(nèi)容和情感分析

  簡而言之,如果您的企業(yè)需要廣泛地分析網(wǎng)絡(luò)流量、IT系統(tǒng)日志、客戶的情緒,或任何其他類型的每一天所創(chuàng)建的數(shù)字紀(jì)錄冊上的陰影,大數(shù)據(jù)提供了一個辦法做到這一點(diǎn)。即使大數(shù)據(jù)的早期開拓者,已成為最大的基于網(wǎng)絡(luò)的社會化媒體公司:谷歌、雅虎、Facebook,他們的服務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),需要一種全新的解決方案,而不是分析社會媒體內(nèi)容和訪客情感分析。

  現(xiàn)在,由于迅速增長的計(jì)算機(jī)電源(通常是基于云計(jì)算的)、開源軟件(例如,Apache的Hadoop發(fā)行版),以及如果利用得當(dāng)現(xiàn)代化對于數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價值的沖擊,大數(shù)據(jù)源源不斷地產(chǎn)生新的用途和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)帶來了很多讓人欣喜的成果,其中包含了一些令人深思的用途,這在今年年初曾經(jīng)在 “福布斯”上的相關(guān)文章中報(bào)道過。

  5、NoSQL意味著非結(jié)構(gòu)化查詢語言

  NoSQL意味著“不僅僅”是SQL,因?yàn)檫@些類型的數(shù)據(jù)存儲提供特定領(lǐng)域的訪問和查詢技術(shù),除了SQL或類似SQL接口。NoSQL這一類的技術(shù),包括關(guān)鍵值存儲、面向文檔的數(shù)據(jù)庫、圖形數(shù)據(jù)庫、大表結(jié)構(gòu)和緩存數(shù)據(jù)存儲。具體的本地存儲的數(shù)據(jù)訪問方法提供了一個豐富的、低延時的方法,通常是通過專有接口。SQL訪問具有熟悉許多工具并與之兼容的優(yōu)勢。雖然這通常是在一些底層系統(tǒng)解釋查詢本地的“語言”的延遲費(fèi)用。

原文鏈接:http://stor.zol.com.cn/315/3151380.html

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