大数据分析发展新趋势

来源：昆明达内教育IT培训机构时间：2022/4/28 14:07:01

　　大数据分析发展新趋势

　　目前的大数据分析，主要有两种大场景，通常是根据数据处理的形式而区分：
　　在实时使用场景下，响应效率是较为关键的，因此大数据存储架构本身的设计需要满足较小延时的功能。同步，即实时的或者近乎于实时的；另外一种就是异步的方式，这种方式下，数据首先会被获取，记录下来然后再用批处理进程进行分析。
　　同步大数据分析
　　实时分析应用通常会运行在例如NoSQL之类的数据库上，通常都能支持海量可扩展的商用硬件上。Hadoop，从另一角度考虑，非常适合批量的数据处理，这种技术非常合适于异步大数据分析。
　　由于在很多场合下，存储本身会成为延时问题的瓶颈，那么固态存储设备对于实时数据分析是很有帮助的。闪存存储可以以多种形式进行部署：作为传统存储磁盘阵列的一层，以NAS系统的方式，再或者以应用服务器本身的方式都可以实现。
　　这种服务器端的闪存实施方式广受用户欢迎，之所以这样是由于它能够实现较低程度的延时（因该方式下的存储较为接近CPU），并且提供了很灵活的容量选择，几百GB容量就可以实现。
　　异步大数据分析
　　异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程，过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，之后再存储到相应设备上，之后再进行分析。
　　由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）进行的，数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的数据相连续。
　　处理的过程被称之为提取、变形、加载或者称为ETL，首先将数据从源系统中提取处理，再将数据标准化处理且将数据发往相应的数据仓储等待进一步分析。
　　当分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
　　在异步大数据场景下对于存储的调整主要来自于容量、可扩展性、可预见性，尤其是提供这些功能的成本。Hadoop技术使得企业能够以较低的硬件成本与较高的灵活性，搭建属于它们自己的高可扩展性存储系统。

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