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大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢？
大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無(wú)法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門(mén)流行的IT技術(shù)。
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我有幸做了有五六七八年的大數(shù)據(jù)吧，談?wù)勛约旱目捶ā：?jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是現(xiàn)在各個(gè)APP，網(wǎng)站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，越來(lái)越大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)比如MySQL Oracle之類(lèi)的，已經(jīng)處理不過(guò)來(lái)了。所以就產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)來(lái)處理這些龐大的數(shù)據(jù)。
第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲(chǔ)起來(lái)，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)。
第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開(kāi)始基于這些數(shù)據(jù)做計(jì)算了，于是從最早的MapReduce到后來(lái)的hive，spark，都是做批處理的。
第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過(guò)慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢(xún)引擎，比如impala，presto。
第四，由于批處理一般都是天級(jí)別或者小時(shí)級(jí)別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。
第五，由于沒(méi)有一個(gè)軟件能覆蓋住所有場(chǎng)景。所以針對(duì)不同的領(lǐng)域，有了一些特有的軟件，來(lái)解決特定場(chǎng)景下的問(wèn)題，比如基于時(shí)間序列的聚合分析查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，inflexdb opentsdb等。采用預(yù)聚合數(shù)據(jù)以提高查詢(xún)的druid或者kylin等，
第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費(fèi)訂閱的消息隊(duì)列，比如kafka和其他各種mq
第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 處理小文件問(wèn)題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問(wèn)題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，業(yè)務(wù)方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計(jì)算，給公司的運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶(hù)做個(gè)性化推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)，報(bào)警監(jiān)控等等。
近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)越來(lái)越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？
大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)已應(yīng)用在各行各業(yè)。小麥舉個(gè)例子，講述一下最貼近我們生活的民生服務(wù)是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)。
最近電視新聞提及到的“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場(chǎng)景，傳統(tǒng)的救助方式往往通過(guò)困難家庭申請(qǐng)、審核、審批等多項(xiàng)程序，遇到需要跨部門(mén)、跨層級(jí)、跨街區(qū)協(xié)調(diào)解決的個(gè)案，還需要召開(kāi)各級(jí)協(xié)調(diào)會(huì)的形式協(xié)商解決。
現(xiàn)在通過(guò)“精準(zhǔn)救助”的方式，民政部門(mén)在平時(shí)的摸排中了解情況，將相關(guān)信息錄入到“一網(wǎng)統(tǒng)管”數(shù)據(jù)中心，再根據(jù)數(shù)據(jù)模型識(shí)別出需要協(xié)助的家庭，隨后形成走訪(fǎng)工單派發(fā)給社工對(duì)其進(jìn)行幫扶，從而提升救助的效率，做到雪中送炭。
在數(shù)字化政府改造之前，每個(gè)部門(mén)只掌握各自分管的數(shù)據(jù)，形成“信息孤島”；有了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)后，所有的數(shù)據(jù)信息，便打通了“任督二脈”。
政府可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打造“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場(chǎng)景，極大提升了社會(huì)救助的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，讓城市變得更加溫暖。
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