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大数据处理技术 大数据处理 大数据处理利器：Hadoop具有五大优势 现在，如果你没有听说过Hadoop，那么你一定落伍了。作为一个全新的开源项目，Hadoop提供了一中新的方式用来存储和处理器数据。大型的互联网公司，如谷歌、Facebook都使用Hadoop来存储和管理它们庞大的数据集。Hadoop也通过在这些领域的应用证明了其五大优势： ????高可扩展性 ????Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，因为他可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的 服务器数据集群。不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。 　　成本效益 ????Hadoop还为企业用户提供了极具成本效益的存储解决方案。传统的关系型数据库管理系统的问题是，他并不符合海量数据的处理器，不能够符合企业的成本效益。许多公司过去不得不假设那些数据最优价值，然后根据这些有价值的数据设定分类，如果保存所有的数据，那么成本就会过高。虽然这种方法可以短期内实现工作，但是随着数据量的增大，这种方式并不能很好的解决问题。 ????Hadoop的架构则不痛，其被设计为一个向外扩展的架构，可以经济的存储所有公司的数据供以后使用，节省的费用是非常惊人的，Hadoop提供数百TB的存储和计算能力，而不是几千块钱就能解决的问题。 灵活性更好 ????Hadoop能够使企业轻松访问到新的数据源，并可以分析不同类型的数据，从这些数据中产生价值，这意味着企业可以利用Hadoop的灵活性从社交媒体、电子邮件或点击流量等数据源获得宝贵的商业价值。 ????此外，Hadoop的用途非常广，诸如对数处理、推荐系统、数据仓库、市场活动分析以及欺诈检测。 ????Hadoop处理更快 　　Hadoop拥有独特的存储方式，用于数据处理的工具通常在与数据相同的 服务器上，从而导致能够更快的处理器数据，如果你正在处理大量的非结构化数据，Hadoop能够有效的在几分钟内处理TB级的数据，而不是像以前PB级数据都要以小时为单位。 　　容错能力 ????使用Hadoop的一个关键优势就是他的容错能力。当数据被发送到一个单独的借点，该数据也被复制到集群的其它节点上，这意味着在故障情况下，存在另一个副本可供使用。 总结：当涉及到处理大量数据集以及安全和成本效益的时候，Hadoop相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助企业持续发现商业价值。 大数据处理：技术与流程 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety) 、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value) 。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下， 如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。 这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在， 已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT 领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、 产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2 ）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析） 。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速， 成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 1）大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径?大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。? ?2）大数据的存储和管理----云数据库的必然? 很多人把NoSQL叫做云数据库，因为其处理数据的模式完