有關大數據及其技術的三V原則 - 中國內地創業 [複製鏈接]

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電梯直達

樓主

發表於 2013-11-8 10:21:48 |只看該作者 |倒序瀏覽

如果你問人們，大數據是什麼？比較樣板化的答案通常是三個V：數量（volume），效率（velocity）和廣闊性（variety）。接下來他們會開始討論，他們的數據到底有多大才能被定義為「大數據」。

當你開始看到實際技術的時候，事情開始變得比較複雜。這些主要的挑戰使事情發展到，今天已經沒有單一的一種科技可以一次性處理有關於大數據的三個V的所有問題——數量。效率和廣闊性。
如果我不得不對大型集團公司介紹大數據科技，我寧願讓他們使用以下各種打包的技術來引進大數據功能。

Hadoop 和 Map Reduce：為了在商業計算機上分發數據敏感型應用而準備的框架。
NoSQL ：一種新品種的數據庫，並不像傳統的相關數據庫一樣提供同樣的一致性模型。
內存數據庫支持：數據庫主要依賴他們數據存儲中的主內存。
柱狀數據存儲：數據以列而不是行來存儲，這提供了分析應用的更快途徑。
流式處理：這是快速分解和過濾大量數據和事件的實時估算系統。

關於這些技術你會得到更多的信息，但是在目前為止，如果我們希望用3V維度來衡量，我們會得到下面這張表格。

這些技術對流量有持續的要求，其中某些事實上是多種不同解決方案的一個混合體。所以沒有必要來挑剔這張表格的精確度，只是給我們一些指示來看一看哪種可能最適合，
有趣的事情是看一下Hadoop生態系統如何轉化來解決速率較低的短板。每一個該系統的分銷商都有他自己的方法，來為這一數據庫系統提速。按照其中一家公司Hortonwork的宣傳，他們會把這種Hadoop SQL數據庫速度提升百分之百。
如果關於大數據有兩件事情需要牢記的話，那就是：

大數據始終是一個正在移動的目標：數據處理的市場現在正在包圍我們。試着跟最新的動態和變化保持更新。
你不能一勞永逸：就像其他所有的事情一樣，沒有任何一種解決方案適合所有場合。實際上，很多企業最終都沒有辦法，只能用多種大數據技術的整合來解決他們的問題。

如果你正在尋找針對大數據問題的解決方案，首先請通過三個V的大數據定義來看一看是什麼問題導致你頭疼，而根據這些問題產生的原因，選擇解決起來比較擅長的方案。如果我必須要猜測的話，我會猜你最終會採用不止一種方法的組合。（編譯：書航）
原文：The 3 V’s of Big Data and their Technologies
作者：Tzachi Lunet-Levi, Amdocs負責人