大数据与云计算的数据核心
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一、大数据和云计算哪个更有前景大数据和云计算是当今科技领域的两个重要方向。
他们各自的核心关注领域不同。
大数据侧重于数据的收集、存储、处理和分析，以提取数据中的价值。
另一方面，云计算专注于通过互联网提供计算资源、存储空间和服务。
在讨论大数据和云计算的前景时，可以从以下几个角度思考：
1理论层面：云计算研究数据处理模型和资源管理，大数据研究存储和管理。 。 海量数据分析。 虽然大数据是云计算的一个应用领域，但从理论研究的角度来看，大数据处理问题仍然是云计算研究的一部分。
2应用层面：大数据分析往往依赖于云计算的计算能力和存储资源。 反过来，云计算也为大数据提供了必要的平台和工具。 两者在实际应用中是相辅相成的。
大数据和云计算在技术架构上共享分布式存储和计算的基础，使得两者之间的联系非常紧密。
大数据与云计算的区别主要体现在以下几个方面：
1目的：大数据的目标是从数据中提取有价值的信息，而云计算侧重于网络管理资源。 并提供服务。
2.处理对象：大数据侧重于数据本身，而云计算侧重于网络上的资源和应用。
3.背景因素：大数据的出现与用户数据和社交数据的爆发式增长密切相关，这是由于用户服务需求的增长和企业处理能力的提高。
4.价值体现：大数据的价值在于其潜在的信息价值，云计算通过降低成本、提高效来实现价值。
展望未来，云计算作为底层计算资源，将继续支撑大数据的处理需求。 大数据的发展趋势，特别是实时交互式查询和分析功能的完善，将使数据处理更加高效、便捷。 正如谷歌的一篇技术论文所描述的那样，未来用户或许只需简单的操作就可以处理PB级的数据，这无疑是令人兴奋的。 二、大数据的核心是云技术和BI大数据的核心是云技术和BI
人们常常对大数据和云计算的关系存在误解。 而且会把它们混淆起来，用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 解释得更形象一些，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用；大数据相当于海量数据的“数据库”。
总体而言，未来的趋势是云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理。 大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力。 当前的大数据数据处理已经朝着类似于传统数据库体验的方向发展。
大数据的4V特征是类型复杂、海量、快速、有价值。 其总体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。 复杂类型和海量由数据存储层解决，速度和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。 中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算力来实现的。 三层相互配合，让大数据最终产生价值。
数据存储层
数据可以分为多种方式，包括结构化、半结构化、非结构化；还有元数据、主数据、业务数据；还可以分为GIS、视频、文件、语音、各种业务交易数据。 传统的结构化数据库已经不能满足数据多样性的存储需求，因此在RDBMS的基础上增加了两种类型。 一种是hdfs，可以直接应用于非结构化文件存储，另一种是nosql数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。
在存储层的建设方面，需要三种存储方式：关系数据库、NoSQL数据库和HDFS分布式文件系统。 业务应用根据实际情况选择不同的存储模式，但是为了业务存储和读取的方便，我们可以进一步封装存储层，形成统一的共享存储服务层来简化这个操作。 用户不关心底层存储细节，只关心数据存储和读取的便利性。 通过共享数据存储层，存储应用和存储基础设施可以完全解耦。
数据处理层
数据处理层解决的核心问题在于分布式数据存储的出现所带来的数据处理的复杂性。 海量存储给数据处理带来了时效性要求。 这些都是数据处理层要解决的问题。
在传统的云相关技术架构中，所有与hive、pig、hadoop-mapre duce框架相关的技术内容都可以归入数据处理层能力。 事实证明，我的想法是，将hive纳入数据分析层并不合适，因为hive的重点仍然是复杂查询的拆分以及真实理下查询结果的重新聚合，而mapre duce本身实现了真正的分布式处理能力。
Mapre duce只是实现了分布式计算框架和逻辑，但实际分析需求的拆分、分析结果的聚合和合并仍然需要集成Hive层的能力。 最终的目标很简单，就是支持分布式架构下的时效性需求。
数据分析层
最后回到分析层，分析层的重点是真正挖掘大数据的价值，而价值挖掘的核心在于数据分析和挖掘。 那么数据分析层的核心还是在于传统BI分析的内容。 包括数据的维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、立方体等。
我只关注数据分析的两个方面。 一是传统数据仓库下的数据建模。 这个数据模型需要支持上面的各种分析方法和分析策略；其次，它是根据业务目标和业务需求而建立的。 KPI指标体系对应的是指标体系的分析模型和分析方法。 解决这两个问题基本上就解决了数据分析的问题。
传统的BI分析将大量的ETL数据提取并集中，形成完整的数据仓库。 然而，基于大数据的BI分析可能没有集中式数据仓库，或者数据仓库本身可能是分布式的。 BI分析的基本方法和思路没有改变，但落实到执行中的数据存储和数据处理方法却发生了重大变化。
说了这么多，我还是想说明一下，大数据的两个核心是云技术和BI。 没有云技术，大数据就没有实施的基础和可能性。 没有BI和价值，大数据就会变成最好的、最后的，抛弃关键目标。 。 简单概括就是，大数据的目标驱动是BI，大数据实现了地面云技术。
在讨论大数据和云计算的前景时，可以从以下几个角度思考：
1理论层面：云计算研究数据处理模型和资源管理，大数据研究存储和管理。 。 海量数据分析。 虽然大数据是云计算的一个应用领域，但从理论研究的角度来看，大数据处理问题仍然是云计算研究的一部分。
2应用层面：大数据分析往往依赖于云计算的计算能力和存储资源。 反过来，云计算也为大数据提供了必要的平台和工具。 两者在实际应用中是相辅相成的。
大数据和云计算在技术架构上共享分布式存储和计算的基础，使得两者之间的联系非常紧密。
大数据与云计算的区别主要体现在以下几个方面：
1目的：大数据的目标是从数据中提取有价值的信息，而云计算侧重于网络管理资源。 并提供服务。
2.处理对象：大数据侧重于数据本身，而云计算侧重于网络上的资源和应用。
3.背景因素：大数据的出现与用户数据和社交数据的爆发式增长密切相关，这是由于用户服务需求的增长和企业处理能力的提高。
4.价值体现：大数据的价值在于其潜在的信息价值，云计算通过降低成本、提高效来实现价值。
展望未来，云计算作为底层计算资源，将继续支撑大数据的处理需求。 大数据的发展趋势，特别是实时交互式查询和分析功能的完善，将使数据处理更加高效、便捷。 正如谷歌的一篇技术论文所描述的那样，未来用户或许只需简单的操作就可以处理PB级的数据，这无疑是令人兴奋的。 二、大数据的核心是云技术和BI大数据的核心是云技术和BI
人们常常对大数据和云计算的关系存在误解。 而且会把它们混淆起来，用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 解释得更形象一些，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用；大数据相当于海量数据的“数据库”。
总体而言，未来的趋势是云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理。 大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力。 当前的大数据数据处理已经朝着类似于传统数据库体验的方向发展。
大数据的4V特征是类型复杂、海量、快速、有价值。 其总体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。 复杂类型和海量由数据存储层解决，速度和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。 中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算力来实现的。 三层相互配合，让大数据最终产生价值。
数据存储层
数据可以分为多种方式，包括结构化、半结构化、非结构化；还有元数据、主数据、业务数据；还可以分为GIS、视频、文件、语音、各种业务交易数据。 传统的结构化数据库已经不能满足数据多样性的存储需求，因此在RDBMS的基础上增加了两种类型。 一种是hdfs，可以直接应用于非结构化文件存储，另一种是nosql数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。
在存储层的建设方面，需要三种存储方式：关系数据库、NoSQL数据库和HDFS分布式文件系统。 业务应用根据实际情况选择不同的存储模式，但是为了业务存储和读取的方便，我们可以进一步封装存储层，形成统一的共享存储服务层来简化这个操作。 用户不关心底层存储细节，只关心数据存储和读取的便利性。 通过共享数据存储层，存储应用和存储基础设施可以完全解耦。
数据处理层
数据处理层解决的核心问题在于分布式数据存储的出现所带来的数据处理的复杂性。 海量存储给数据处理带来了时效性要求。 这些都是数据处理层要解决的问题。
在传统的云相关技术架构中，所有与hive、pig、hadoop-mapre duce框架相关的技术内容都可以归入数据处理层能力。 事实证明，我的想法是，将hive纳入数据分析层并不合适，因为hive的重点仍然是复杂查询的拆分以及真实理下查询结果的重新聚合，而mapre duce本身实现了真正的分布式处理能力。
Mapre duce只是实现了分布式计算框架和逻辑，但实际分析需求的拆分、分析结果的聚合和合并仍然需要集成Hive层的能力。 最终的目标很简单，就是支持分布式架构下的时效性需求。
数据分析层
最后回到分析层，分析层的重点是真正挖掘大数据的价值，而价值挖掘的核心在于数据分析和挖掘。 那么数据分析层的核心还是在于传统BI分析的内容。 包括数据的维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、立方体等。
我只关注数据分析的两个方面。 一是传统数据仓库下的数据建模。 这个数据模型需要支持上面的各种分析方法和分析策略；其次，它是根据业务目标和业务需求而建立的。 KPI指标体系对应的是指标体系的分析模型和分析方法。 解决这两个问题基本上就解决了数据分析的问题。
传统的BI分析将大量的ETL数据提取并集中，形成完整的数据仓库。 然而，基于大数据的BI分析可能没有集中式数据仓库，或者数据仓库本身可能是分布式的。 BI分析的基本方法和思路没有改变，但落实到执行中的数据存储和数据处理方法却发生了重大变化。
说了这么多，我还是想说明一下，大数据的两个核心是云技术和BI。 没有云技术，大数据就没有实施的基础和可能性。 没有BI和价值，大数据就会变成最好的、最后的，抛弃关键目标。 。 简单概括就是，大数据的目标驱动是BI，大数据实现了地面云技术。
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