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数据,让一切有迹可循,让一切有源可溯。我们每天都在产生数据,创造大数据和使用大数据,只是,你,仍然浑然不知。
大数据实际上是范围极广、数量极大的,超乎你的想象。你也许认为维基百科的数据很大,但它也只是冰山一角而已。数据分析培训中心有哪些呢?
人们往往认为“很多的”数据就是所谓的“大”,因此他们无时无刻不在于大数据打交道。
这种想法是不对的,我们从很早以前就已经有海量的数据了,那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢?为什么我们需要大数据呢?
大数据于“热数据”
有一种常见的错误观点,即你不仅拥有很多数据,而且用户访问这些数据的频率很高,因此就需要我们用“大数据思维”来处理这些数据。
这些数据其实不一定是大数据,而是所谓的“热数据”,它们并不适用于处理大数据的方式。
热数据是纯粹的扩展性问题,你需要把系统的性能调整到较佳,降低系统的延迟同时确保它能够被所有提出访问需求的用户访问到。
大数据与它正相反,我们可以说它是“冷数据”。也就是说,大数据并不是你频繁访问的数据,除了作为分析之用,甚至你从来不会去用到它。事实上,除了分析之外,我们可以把大数据“冷冻”起来。
其他数据的价值不要轻视
尽管有时候我们会把大数据与新鲜的记录一起进行分析,但大数据池至少需要从概念上与活动的热数据隔离开来。
否则二者会互相造成不良的影响。将冷热数据分开存储是公认的较佳实践,无论是存储还是应用,它们都是完全不同的数据。
很不幸的是,有很多人并没有认清这一点,他们还在将大数据处理方式应用到各种各样的数据类型当中。较终的结果也就可想而知。
现在,你需要从大数据的狂热中退一步思考,你现在较重要的数据也许并不是那些大数据,而是我们所说的热数据。
你也许已经建立了大数据系统,时刻准备从大数据金矿上挖掘潜在的价值,但一定不要忽视其他数据的价值。
你还有业务数据,它需要你、、一致地交付这些数据,同时要解决扩展性的问题。记住,大数据的较佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据,它们并不是大数据。
现在的大数据开发技术已经是互联网追逐的热点,不论是报班还是自学都是可以的,想要自学的话也是可以的,但是你较好有一定的基础,不然怕越学越乱,学习大数据,可以参考下兄弟连。
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