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“大数据即一种新型的能力:以一种的方式,通过对海量 数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。
电商户崛起产来了大量网上交易数据,包含支付数据,查询行为,物流运输、购买喜好,点击顺序,评价行为等,其是信息流和资金流数据。传统的互联网入口转向搜索引擎之后,用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。
传统大数据架构。优点:简单,易懂,对于BI系统来说,基本思想没有发生变化,变化的仅仅是技术选型,用大数据架构替换掉BI的组件。缺点:对于大数据来说,没有BI下如此完备的Cube架构,虽然目前有kylin,但是kylin的局限性非常明显,远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度,因此对业务支撑的灵活度不够,所以对于存在大量报表,或者复杂的钻取的场景,需要太多的手工定制化,同时该架构依旧以批处理为主,缺乏实时的支撑。适用场景:数据分析需求依旧以BI场景为主,但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
大数据来袭,你准备好推塔了吗?
大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。
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