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面向Big Data数据处理技术概述 　　摘要：无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互。Big Data作为一个专有名词成为热点，归功于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。针对现阶段业务需求和竞争压力对Big Data处理的实时性、有效性的高要求，本文在介绍面向Big Data处理方面的主要问题和难点的基础上，将现有的各种方法概括为两类并分别进行了阐述和分析，最后指出了该领域可能的发展方向。 　　关键词：Big Data 数据处理 　　中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00 　　1、引言 　　在如今或不久的将来，企业将完全淹没在浩瀚的海量数据中。PB字节的数据[1]以难以想象的速度通过不同的设备被收集起来，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户通过互联网服务时刻在产生巨量的交互。哈佛商业评论把人们使用和互动的社会网络导致大量实时和档案资料的现象称之为“数据革命”。 　　在信息技术领域，Big Data[2]。包含那些由于迅速增长使得无法通过现有的数据库管理工具进行管理的大规模数据集。分析师可以通过对这些数据的分析来预测商业趋势，预防疾病，打击犯罪等[3]，社会学家和研究人员用于预测失业、流感爆发、旅游消费和政治观点等，相比通过政府或民意调查报告，该方式快速、准确和廉价的特点使得对Big Data处理的需求不断增长。 　　从企业的角度来说，日益增长的信息已经很难存储在标准关系型数据库甚至数据仓库中，包括导致在实践中存在多年的难题。例如：怎样查询一个十亿行的表？怎样跨越数据中心所有服务器上的所有日志来运行一个查询？更为复杂的问题是，大量需要处理的数据是非结构化或者半结构化的。 　　在Big Data场景下，要处理的数据量增长速度快、容量大，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本难以应付。Gartner预测，到2015年，超过85%的财富前500大企业，无法善用Big Data分析后的数据以增加企业的竞争优势。带来的问题覆盖了从获取、存储[4]???有哪些信誉好的足球投注网站到共享、分析[5]以及可视化整个生命周期。Big Data所涉及的技术领域包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网以及可伸缩的存储系统等，吸引了学术界的研究兴趣，工业界也在不断的在产品中突破创新，应对Big Data带来的挑战。 　　本文通过对过去和当前面向Big Data的数据分析方面的研究进行了回顾，概括为分布式处理技术和基于GPU的大规模处理技术两方面，前者是在传统的基于CPU的计算机体系架构上，通过缓存、分布式处理技术等提升应对大规模数据处理的鲁棒性、伸缩性，提高数据分析算法的效率；后者则采用GPU并通过数据分析算法进行调整和优化，探索最优化的方法来提高数据运算和处理效率。 　　2、分布式处理技术 　　2.1以Greenplum为代表的分布式数据库 　　Greenplum[6]数据引擎软件专为新一代数据仓库所需的大规模数据和复杂查询功能所设计，基于MPP（海量并行处理）和Shared-Nothing（完全无共享）架构，基于开源软件和x86商用硬件设计（性价比更高）。支付宝公司在国内最早使用Greenplum数据库，将数据仓库从原来的Oracle RAC平台迁移到Greenplum集群。Greenplum强大的计算能力用来支持支付宝日益发展的业务需求。 　　2.2以GFS为代表的分布式文件系统 　　Google GFS[7]是分布式文件系统的典型代表。基于大量安装有Linux操作系统的普通PC构成的集群系统，整个集群系统由一台Master（通常有几台备份）和若干台TrunkServer构成。GFS中文件备份成固定大小的Trunk分别存储在不同的TrunkServer上，每个Trunk维护多份拷贝，也存储在不同的TrunkServer上。Master负责维护GFS中的 Metadata，客户端先从Master上得到文件的Metadata，根据要读取的数据在文件中的位置与相应的TrunkServer通信，获取文件数据。 　　在Google的论文发表后，诞生了Hadoop[8]。截至今日，Hadoop被很多中国最大互联网公司所追捧，百度的有哪些信誉好的足球投注网站日志分析，腾讯、淘宝和支付宝的数据仓库都可以看到Hadoop的身影。Hadoop具备低廉的硬件成本、开源的软件体系、较强的灵活性、允许用户自己修改代码等特点，同时能支持海量数据存储和计算任务。 　　2.省略开发的一套分布式内存对象缓