普遍采用實時性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報告的頻率不需要達(dá)到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強調(diào)數(shù)據(jù)的實時性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數(shù)據(jù)處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場合，人們需要及時對獲取的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實時性的數(shù)據(jù)處理方式將會成為主流，不斷推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。 大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時代。新津區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進(jìn)行分析，處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計算機或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產(chǎn)品來實現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時值，也可是某段時間內(nèi)的一個特征值。數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。簡陽市政商數(shù)據(jù)解決方案數(shù)據(jù)在計算機科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是面向全局組織數(shù)據(jù)的，這種組織方式可以解決數(shù)據(jù)冗余問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫的存儲、事務(wù)以及對數(shù)據(jù)庫的操作。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)管理文件和存儲空間的子系統(tǒng)，主要是分配文件所占的簇、盤塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來說數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會調(diào)用文件系統(tǒng)來管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠自己管理數(shù)據(jù)文件，甚至在裸設(shè)備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫管理和應(yīng)用所必需的。

    同時淘寶的數(shù)據(jù)集群也變?yōu)閲鴥?nèi)比較大的數(shù)據(jù)倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進(jìn)行新一代的數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建，此時的Greenplum因為的IO吞吐量以及有限的任務(wù)并發(fā)安排到了網(wǎng)站日志的處理以及給分析師提供的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。該階段的數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)的特性采用退化、扁平化的模型設(shè)計方式去構(gòu)建的。階段二：互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺除了受到技術(shù)、數(shù)據(jù)量的驅(qū)動外，同時還來自數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理梳理用戶的需求按照產(chǎn)品的思維去構(gòu)建并部署在了數(shù)據(jù)的平臺上?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個擅長制造流程新概念的行業(yè)。約在2011年到2014年左右，隨著數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)逐漸的進(jìn)入快速迭代期，數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認(rèn)可（備注：數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)內(nèi)容個人會在數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列中做深入分享），同時數(shù)據(jù)產(chǎn)品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數(shù)據(jù)產(chǎn)品、面向平臺工具型產(chǎn)品兩個維度分別去建設(shè)數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)各個主要角色都是數(shù)據(jù)平臺用戶。各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理（偏業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、偏工具平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品）推進(jìn)數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)模型角色都是數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)者與使用者（備注：相對與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)開發(fā)來說。大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。

    在計算上則以分布式計算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實時數(shù)倉是近幾年提出的一種數(shù)倉架構(gòu)，與離線數(shù)倉方案有相似之處，不同之處在于數(shù)據(jù)是實時的。這也是整個大數(shù)據(jù)從離線分布式計算邁向?qū)崟r流計算過程中產(chǎn)生的。但個人認(rèn)為實時數(shù)倉方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務(wù)場景中還是有很多局限性d.對于Lambda數(shù)倉架構(gòu)，Kappa數(shù)倉架構(gòu)，混合數(shù)倉架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對與特定場景，這類數(shù)倉架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉的邏輯分層.數(shù)倉的設(shè)計步驟與原則a.業(yè)務(wù)場景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場景的分類，比如行業(yè)類大概有電商場景，電信運營商場景，社交場景等等，這些場景不同帶來的是需求不同，需求不同則帶來的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉更多是服務(wù)于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務(wù)于應(yīng)用系統(tǒng)，有的服務(wù)于C端。這些業(yè)務(wù)需求在統(tǒng)計、用戶畫像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調(diào)研根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景，將業(yè)務(wù)側(cè)對齊，遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個從抽象到具體的一個不斷細(xì)化完善的分析，設(shè)計和開發(fā)的過程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過程->聲明粒度->。信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。彭州商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)洞察

大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。新津區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件。新津區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

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