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时间:2021-07-22 03:27 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

什么是大数据 数据集的大小超出了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析的能力。指传统数据处理应用程序无法管理的大型或复杂的数据集。 但大数据的大小是多少。六字节是...

什么是大数据

数据集的大小超出了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析的能力。指传统数据处理应用程序无法管理的大型或复杂的数据集。

但大数据的大小是多少。六字节是一个大数据吗,我必须说不,它不是一个大数据。然而,大数据是指数据的大小将是许多六字节的数据,结构化的、非结构化的、视频的、图像的等等。这意味着数据可以通过任何方式或其他方式,我可以说任何东西都可以是数据。

然而,随着社交、移动、云和多媒体计算的发展,数据成为大数据,我觉得一些大公司或零售商已经有了大数据这样的数据,但是他们没有解决方案,因为可用的数据存储无法容纳或处理大数据。

大数据的炒作始于2015年左右,从那时起,有很多解决方案。它解决了大数据问题吗?嗯,我必须说可能是或可能不是。

处理数据的基本流程可以是大数据,如下所示。

这三个层定义了数据的流程,即:

摄取层:该层基本上收集来自不同来源的数据。这些数据是原始数据,可以是结构化的,非结构化的,视频,图像等

处理层:本质上,这是用来探索从摄取层移动的数据。这些都是原始数据,需要对其进行细化,这样才能收集到真知灼见。

速度层:这一层消耗细化后的数据,以报表、字符等形式为决策者带来有意义的信息。分析使用这些数据为业务用户生成信息。

大数据架构可用。

当我们有需要实时和批处理的数据时,很难处理数据,特别是实时处理。

有一些架构解决了大数据问题,有些架构最常使用或谈论的实时大数据处理架构-Lambda、Kappa和Zeta。

其中,Lambda架构最常被谈论或用于克服大数据问题。

但是,Lambda架构在应用于数据集时存在问题,因为这种架构在维护批处理结果方面很复杂速度层同步,如果批量和速度层使用不同的框架,那么应该修改这个架构,以不同的方式解决问题

这个Lambda架构解决了大数据问题吗?

我仍然怀疑Lambda、Kappa或Zeta架构是否能提供百分之几的预计算数据结果。考虑这样一种情况,即实时处理的数据变化非常频繁,或者批处理中的数据需要更长的时间来提供吞吐量,因为这种批处理的一个缺点是其吞吐量。这里更大的问题是,我们如何处理大量的冗余数据。

举个例子,我对读取人类呼吸或心跳的物联网设备的看法。物联网设备读取每个人的呼吸信息,这些信息将具有每秒钟的数据。大多数情况下,每个人都会有一些呼吸模式,因此可以认为这是正常的,然而,当发生变化时,获得即时通知或解决方案就变得很重要。

更大的问题是,我们为什么需要这么多数据;这将创建大量冗余数据集。如果我们能够在读取或捕获数据时有某种机制来过滤数据,并且像冗余数据这样的数据可以与需要处理的数据分离,那么大部分的主要工作就完成了。这也将允许系统空间用于其他数据处理。

边缘分析

好吧,为了解决这些问题,物联网设备的"边缘分析"概念正在流行。边缘分析(也称为Fog计算)的设计使数据可以被清理,并且可以在数据收集点进行分析

在这种情况下,边缘节点/分析不仅将数据传输到大数据,而且还需要对传入的设备数据进行清理、过滤、采样或聚合,减少发送到中心的数据量。

在大多数情况下,边缘节点使用连接器,将机器语言读取和解码为有意义的数据,然后传输到大数据。

边缘计算真的解决了所有的大数据问题吗

物联网正在生成无数新的数据流需要以一种新的方式量化和分析事物,这在以前是不可能的。这些新的数据流也带来了严重的、新的过程中的安全风险问题

不知何故,我觉得这是不完整的,因为对于物联网设备、移动设备等来说,这确实解决了数据处理的问题,但是,如果您想进行情感分析,并且能够在该上下文中破译单词的确切含义,或者您想从一些非结构化数据中获取一些有意义的信息,这些数据包含来自六个系统的一些日志文件,一些损坏的数据,以及噪声和错误,那又如何呢。我们如何知道由数据生成的查询是正确的,或者给我们一个有意义的信息来做决定?试想一下,如果处理/速度层无法解释错误的数据,那么用这些数据产生的结果可能是灾难性的。因此,我们如何克服这一点也是最重要和有趣的。

处理层增强

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