大數據體系結構答案

1. 評估大數據基礎架構的重大因素

評估大數據基礎架構的重大因素
隨著IT行業持續地灌輸廉價存儲的優勢，企業較以往擁有者更多的數據，那麼在評估大數據基礎架構的過程中需要深入地調查哪些因素。本篇涉及到了在容量、延遲、訪問性、安全性和成本這些重要因素的評估。

大數據發展的驅動因素
除了存儲比以往更多的數據，我們所面臨的數據種類也變得更加繁雜。這些數據源包括互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等。除了靜態的數據增長方面，事務交易也會保持一個固定的數據"增長速度".例如飛速增長的社交信息所產生的大量交易事務和記錄。不過現有的不斷擴大數據集無法確保能夠為業務搜索出有價值的信息。
當今的信息是一項重要的生產因素
數據業已成為了一種生產資料，就如何資本、勞動力和原始材料那樣，而且也不限於某一行業內的特定應用。企業中所有部門都旨在整合比較越來越多的數據集合，致力於降低成本、提升品質、增強生產能力以及開發新產品。舉例來說，對於現場產品的直接數據分析有助於提升設計。又例如企業可以通過對用戶習慣的深入分析，比較整體市場的增長特性，大幅提升自己在競爭分析方面的能力。
存儲發展的必要性
大數據意味著數據的增長超過了其本身的基礎架構，這驅動著應對這些特殊挑戰的存儲、網路和計算系統進一步的發展。軟體應用需求最終推動了硬體功能的發展，同時在這種情況下，大數據分析的處理過程正在影響著數據存儲基礎架構的發展。這對於存儲和IT基礎架構企業而言是一項機遇。隨著結構化和非結構化數據集的持續增長，這類數據的分析方式也更為多樣化，當前的存儲系統設計難以應對大數據基礎架構所需。存儲供應商已經開始推出基於數據塊和基於文件的系統來應對許多這方面的需求。以下列出了一些大數據存儲基礎架構的特性，這些都是源自大數據的挑戰。
容量。"大"在很多時候可以理解為PB級別的數據，因此大數據基礎架構當然要能夠可以擴展。不過其同樣必須能夠簡易地完成擴展，以模塊化或陣列的方式為用戶直接增加容量，或者至少保持系統不會宕機。橫向擴展式存儲由於能夠滿足這種需求，變得十分流行。橫向擴展集群體系架構的特徵是由存儲節點構成，每個節點具備處理能力和可連接性，可以無縫地擴展，避免傳統系統可能產生的煙囪式存儲的問題。
大數據還意味著大量的文件。管理元數據文件系統的累計會降低可擴展性並影響性能，用傳統的NAS系統就會在這種情況下出現問題。基於對象的存儲體系架構則通過另一種方式，支持在大數據存儲系統中擴展至十億級別的文件數量，而不會產生傳統文件系統中會遇到的負載問題。基於對象的存儲可以在不同的地理位置進行擴展，可以在多個不同地點擴展出大型的基礎架構。
延遲。大數據基礎架構中或許同樣會包含實時性的組件，尤其是在網頁交互或金融處理事務中。存儲系統必須能夠應對上述問題同時保持相應的性能，因為延遲可能產生過期數據。在這一領域，橫向擴展式基礎架構同樣能夠通過應用存儲節點集群，隨著容量擴展的同時增強處理能力和可連接性。基於對象的存儲系統可能並發數據流，更大程度上改善吞吐量。

2. 大數據說法錯誤的是

大數據說法錯誤的是如下
下面關於大數據倫理的描述，下列關於大數據的說法中，錯誤的是（）A.大數據具有體量大、結構單一、時效性強的特徵B.處理大數據需採用新型計算架構和智能演算法等新技術C.大數據的應用注重相關分析而不是因果分析D.大數據的目的在於發現新的知識與洞察並進行科學決策，答案：A

3. 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

4. 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

城市現狀圖、市域城鎮體系規劃圖、道路交通規劃圖、各項專業規劃圖及近期建設規劃圖

5. 大數據中間層架構

大數據中間層：運行在大數據平台基礎上的一個層級

主要是client訪問層，服務提供層，基礎運算層，

client層主要有cli工具，dt工具，外部系統，上層應用。

服務提供層主要有：用戶管理、許可權控制、元數據、業務處理、負載均衡、接入服務、任務調度、數據傳送、訪問計費。

基礎運算層：hdfs、hive、spark、hbase、yarn

數據共享：用戶創建共享資源包，通過共享資源包分享數據給多個用戶。

中間層在大數據體系架構中處於應用和底層組件的橋梁位置。缺少了中間層，會缺少對底層集群服務api的抽象和封裝，也無法對數據進行封閉和保護。

對內訪問進行管控，對外提供統一訪問機制，從而作為一個較完善的系統對外部提供服務。

6. 大數據熱門詞彙匯總

大數據熱門詞彙匯總
可以說，大數據是如今IT行業最熱門的趨勢之一，它催生出了處理大數據的一批全新技術。而新技術帶來了新的熱門詞彙：首字母縮略詞、專業術語和產品名稱等。連"大數據"這個短語本身都讓人犯暈。許多人一聽到"大數據"，覺得是指"大量數據"，而大數據的涵義絕不僅僅涉及數據量的多寡。

下面是我們認為你要熟悉的幾個熱門詞彙，按字母順序排列。
ACID
ACID的全稱是原子性、一致性、隔離性和持久性，這其實是一組需求或屬性：如果這四個方面都得到遵守，就能在處理過程中確保資料庫事務的數據完整性。雖然ACID問世已有一段時日，但是事務數據量的急劇增長把更多的注意力投向在處理大數據時需要滿足ACID的規定。
大數據三要素
如今的IT系統在生成數量、速度和種類都很"龐大"的數據。
數量：IDC公司估計，今年全球信息總量將達到2.7澤位元組（這相當於27億太位元組），而且每兩年就翻一番。
速度：讓IT管理人員們頭痛的不僅僅是數據數量，還有數據從金融系統、零售系統、網站、感測器、無線射頻識別（RFID）晶元以及Facebook和推特等社交網路源源而來的速度越來越快。
種類：如果回到5年前或可能10年前，IT人員處理的主要是字母數字數據，它們很容易存儲在關系資料庫中整齊排列的行和列中。現在不再是這樣了。如今，推特和Facebook上的帖子、各種文檔及網頁內容等非結構化數據都是大數據組合的一部分。
列式（或列型）資料庫
一些新一代資料庫（如開源Cassandra和惠普的Vertica資料庫）被設計成了按列存儲數據，而不是像傳統的SQL資料庫那樣按行存儲數據。這種設計提供了更快的磁碟訪問速度，提高了處理大數據時的性能。對數據密集型業務分析應用系統而言，列式資料庫尤其受到歡迎。
數據倉庫
數據倉庫這個概念存在至今已有大概25年了，具體指將數據從多個操作IT系統復制到面向業務分析應用系統的輔助離線資料庫
但是隨著數據量急劇增長，數據倉庫系統正在迅速改變。它們需要存儲更多的數據以及更多種類的數據，因而數據倉庫管理成為一大難題。10年或20年前，數據可能每周或每月復制到數據倉庫系統中；而如今，數據倉庫的更新要頻繁得多，有的甚至實時更新。
ETL
將數據從一個資料庫（比如支持銀行應用事務處理系統的資料庫）轉移到另一個資料庫（比如用於業務分析的數據倉庫系統）時，就要用到提取、轉換和載入（ETL）軟體。數據從一個資料庫傳送到另一個資料庫時，常常需要對數據進行重新格式化和清理操作。
由於數據量急劇增長，數據處理速度大大加快，對ETL工具的性能要求也大大提高了。
Flume
Flume是屬於Apache Hadoop大家族（其他技術包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一項技術，這種框架用於為Hadoop填充數據。該技術使用散布於應用伺服器、Web伺服器、移動設備及其他系統上的軟體代理，收集數據，並將數據傳送到Hadoop系統。
比如說，公司可以使用在Web伺服器上運行的Apache Flume，收集來自推特帖子的數據，以便分析。
地理空間分析
推動大數據潮流的一個趨勢是，由如今的IT系統生成和收集的地理空間數據越來越多。常言道，一幅圖片的信息量抵得上1000個單詞；所以難怪越來越多的地圖、圖表、照片及其他基於地理位置的內容是導致如今大數據呈爆炸式增長的主要動因。
地理空間分析是一種特殊形式的數據可視化（參閱下面的"可視化"條目），在地理地圖上覆蓋數據，以幫助用戶更清楚地理解大數據分析的結果。
Hadoop
Hadoop是一種開源平台，用於開發分布式、數據密集型的應用程序。它由Apache軟體基金會控制。
Hadoop的發明者是雅虎公司的開發者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌實驗室的MapRece概念這個基礎上開發出了Hadoop，以他兒子的玩具象命名。
另外，HBase是一種非關系資料庫，它是作為Hadoop項目的一部分開發而成的。Hadoop分布式文件系統（HDFS）是Hadoop的一個關鍵組成部分。Hive則是建立在Hadoop基礎上的數據倉庫系統。
內存中資料庫
計算機在處理事務或執行查詢時，一般從磁碟驅動器獲取數據。但是當IT系統處理大數據時，這個過程可能實在太慢。
內存中資料庫系統利用計算機的主內存來存儲經常使用的數據，因而大大縮短了處理時間。內存中資料庫產品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten內存中資料庫。
Java
Java是一種編程語言，由現隸屬甲骨文公司的Sun開發，於1995年發布。Hadoop和其他許多大數據技術都是使用Java開發而成的，它仍是大數據領域一種主要的開發技術。
Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式消息傳送系統，最初是在LinkedIn開發而成，用於管理該服務網站的活動流（關於網站使用情況的數據）和操作數據處理流水線（關於伺服器組件的性能）。
Kafka在處理大量流式數據時很有效，而流式數據是許多大數據計算環境的一個關鍵問題。由推特開發的Storm是另一種大行其道的流處理技術。
Apache軟體基金會已將Kafka列為一個開源項目。所以，別以為這是有缺陷的軟體。
延遲時間
延遲時間是指數據從一個點傳送到另一個點過程中的延遲，或者是某個系統（如應用程序）響應另一個系統的延遲數量。
雖然延遲時間不是什麼新術語，但是隨著數據量不斷增長，IT系統竭力跟上步伐，如今你更常聽到這個術語。簡單地說，"低延遲"是好事，"高延遲"是壞事。
映射/化簡
映射/化簡（Map/Rece）這種方法是指把一個復雜的問題分解成多個較小的部分，然後將它們分發到多台計算機上，最後把它們重新組裝成一個答案。
谷歌的搜索系統用到了映射/化簡概念，這家公司有一個品牌名為MapRece的框架。
谷歌在2004年發布的一份白皮書描述了它使用映射/化簡的情況。Hadoop之父道格o卡廷充分認識到了其潛力，開發出了同樣借用映射/化簡概念的第一個版本的Hadoop。
NoSQL資料庫
大多數主流的資料庫（如甲骨文資料庫和微軟SQL Server）基於關系型體系結構，使用結構化查詢語言（SQL）用於開發和數據管理。
但是名為"NoSQL"（有些人現在稱NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代資料庫系統基於支持者們認為更適合處理大數據的體系結構。
一些NoSQL資料庫是為提高可擴展性和靈活性設計的，另一些NoSQL資料庫在處理文檔及其他非結構化數據方面比較有效。典型的NoSQL資料庫包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名開發商已推出了各自的NoSQL產品。
Oozie
Apache Oozie是一種開源工作流引擎，用於幫助管理面向Hadoop的處理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多種語言（如Pig和MapRece）來加以定義，然後彼此關聯起來。比如說，一旦從操作應用程序收集數據的作業已完成，程序員就可以啟動數據分析查詢任務。
Pig
Pig是Apache軟體基金會的另一個項目，這個平台用於分析龐大的數據集。就其本質而言，Pig是一種編程語言，可用於開發在Hadoop上運行的並行計算查詢。
定量數據分析
定量數據分析是指使用復雜的數學或統計模型，解釋金融和商業行為，或者甚至預測未來的行為。
由於如今收集的數據量急劇增加，定量數據分析已變得更加復雜。但是如果公司知道如何利用海量數據，獲得更好的可視性，深入了解公司業務，並且洞察市場發展趨勢，那麼更多的數據也有望在數據分析方面帶來更多的機會。
一個問題是，擁有這種分析技能的人才嚴重匱乏。知名咨詢公司麥肯錫表示，光美國就需要150萬名擁有大數據分析技能的分析員和管理員。
關系資料庫
關系資料庫管理系統（RDBM）是如今使用最廣泛的一種資料庫，包括IBM的DB2、微軟的SQL Server和甲骨文資料庫。從銀行應用系統、零售店的銷售點系統到庫存管理應用軟體，大多數的企業事務處理系統都在RDBM上運行。
但有些人認為，關系資料庫可能跟不上如今數據量和種類都呈爆炸式增長的形勢。比如說，RDBM當初在設計時著眼於處理字母數字數據，處理非結構化數據時不是同樣有效。
分片
隨著資料庫變得越來越龐大，處理起來也變得越來越困難。分片（sharding）是一種資料庫分區技術，把資料庫分成了更小、更容易管理的部分。具體來說，資料庫被橫向分區，以便單獨管理資料庫表中的不同行。
分片方法讓龐大資料庫的片段可以分布在多台伺服器上，從而提高資料庫的整體運行速度和性能。
另外，Sqoop是一種開源工具，用於將來自非Hadoop來源（如關系資料庫）的數據轉移到Hadoop環境。
文本分析
導致大數據問題的因素之一是，從推特和Facebook等社交媒體網站、外部新聞源，甚至公司內部收集而來以便分析的文本數量越來越多。由於文本是非結構化數據（不像通常存儲在關系資料庫中的結構化數據），主流的業務分析工具面對文本時常常束手無策。
文本分析採用了一系列方法（關鍵字搜索、統計分析法和語言研究法等），從基於文本的數據中獲得洞察力。
非結構化數據
就在不久前，大部分數據還是結構化數據，這種字母數字信息（如來自銷售交易的財務數據）很容易存儲在關系資料庫中，並由商業智能工具來分析。
但是如今共計2.7澤位元組的存儲數據中很大一部分是非結構化數據，比如基於文本的文檔、推特消息、發布在Flickr上的照片、發布在YouTube上的視頻，等等。（頗有意思的是，每分鍾有長達35個小時的視頻內容上傳到YouTube。）處理、存儲和分析所有這些凌亂的非結構化數據常常是如今的IT系統面臨的難題。
可視化
隨著數據量的增長，人們使用靜態的圖表和圖形來理解數據越來越困難了。這就導致開發新一代的數據可視化和分析工具，能夠以新的方式呈現數據，從而幫助人們理解海量信息。
這些工具包括：標以色碼的熱圖，三維圖形，顯示一段時間內變化的動畫可視化，以及在地理地圖上覆蓋數據的地理空間呈現。今天的先進數據可視化工具還具有更強的互動性，比如允許用戶放大某個數據子集，進行更仔細的檢查。
Whirr
Apache Whirr是一組Java類庫，用於運行大數據雲服務。更確切地說，它可以加快在亞馬遜彈性計算雲（EC2）和Rackspace等虛擬基礎設施上開發Hadoop集群的過程。
XML
可擴展標記語言（XML）用來傳輸和存儲數據（別與HTML混為一談，後者用來顯示數據）。藉助XML，程序員們就可以創建通用的數據格式，並通過互聯網共享信息和格式。
由於XML文檔可能非常龐大、復雜，它們往往被認為導致IT部門面臨大數據挑戰。
堯位元組
堯位元組（yottabyte）是一種數據存儲度量指標，相當於1000澤位元組。據知名調研機構IDC公司估計，今年全球存儲的數據總量預計將達到2.7澤位元組，比2011年增長48%。所以，我們離達到堯位元組這個大關還有很長一段路，不過從目前大數據的增長速度來看，那一天的到來可能比我們想像的要快。
順便說一下，1澤位元組相當於1021位元組的數據。它相當於1000艾位元組（EB）、100萬拍位元組（PB）和10億太位元組（TB）。
ZooKeeper
ZooKeeper是由Apache軟體基金會創建的一項服務，旨在幫助Hadoop用戶管理和協調跨分布式網路的Hadoop節點。
ZooKeeper與HBase緊密集成，而HBase是與Hadoop有關的資料庫。ZooKeeper是一項集中式服務，用於維護配置信息、命名服務、分布式同步及其他群組服務。IT管理人員用它來實現可靠的消息傳遞機制、同步流程執行及實施冗餘服務。

7. ITM大數據平台的系統構架是什麼

ITM大數據是ITM產業模式下的一個子模塊。
該模式理論最早在2010年提出，後一直在山東等北方市場實版踐探索權，2015年宣告完成探索，2019年為應對未來十年的AI智能化，數字化，產業扁平化，去中心化和個性化社會趨勢，再次對ITM模式的七大模塊進行升級。
升級後，ITM模式下的服裝實體店成為「衣品店」，業務也由以往的線上線下融合的服裝銷售轉變為線上線下無縫融合的三大業務——時裝私定，OVS服務以及衣品形象管控服務，並致力於打造中國新消費領域。如，推出ITM信託消費，積分虛擬資產等新模塊，實現消費者在ITM衣品店內穿衣不花錢。

8. 互聯網大數據對企業來說都有哪些作用

英國著名的數字顛覆戰略師，羅傑·康姆萊斯曾說過：在數字顛覆的浪潮下，企業若想破風而上，應重點關注數據基礎設施建設——也就是大數據。

先舉一寫簡單的例子：

對於航空公司等旅遊企業來說，改善數據的使用有助於最大限度地提高空旅中的艙位價格；對於零售企業來說，利用數據可以更准確地定位優質零售客戶，增加收入；而對於電信運營商來說，正確使用數據還可以提高復雜網路的運營效率。

總的來說，大數據是所有業務中增加收入和控製成本的關鍵，這可以從以下三個方面體現：

• 第一，大數據可以增強客戶體驗。國外的亞馬遜和谷歌，以及國內的阿里巴巴，自成立以來一直將數據置於他們的中心，這已充分證明了這一點。

• 第二，人們可以通過數據預測客戶的行為並據此提供更合客戶口味的服務，比如，國內的天貓、攜程等。另外，所謂廣告精準投放，也和大數據有關。企業通過各種各樣的方法收集你的相關信息，或者說，你的各種上網軌跡，暴露了你的相關信息。比如你訂了某個地方的酒店，或者買了某類產品，之後這個網站可能就會推送這類地方、價格相當的酒店折扣廣告、或者該類產品以及和該類產品相關聯的產品廣告給你。

• 第三，數據可以提高運營效率，這對於任何企業來說都一樣，不論是IT公司還是公共服務提供商。互聯網灰色項目，例如木馬病毒，通常會降低白領25-33%的生產力，而在多個應用程序上進行有效的數據清理和數據協調則可以減少遇到互聯網灰色項目的概率。此外，當大數據和某些數據分析工具結合在一起，有助於實現更高效的跨部門工作。到時候，整合過的數據資產將會連同各種分析工具，一並提供給所有員工。這樣，各類工作人員便能藉助這些數據和分析工具，利用與其特定任務和職責相關的潛在信息更好地完成工作。就拿亞馬遜和谷歌等老牌數字科技公司來舉例，所有前線員工都會收到重要的外部數據，以便優化產品和客戶體驗。

在各行各業中，將大數據視為核心競爭力的新興互聯網或科技公司使得商業競爭愈演愈烈，因此，對於許多大型企業來說，將大數據作為核心問題來處理，是十分重要的。

9. 大數據系統架構包含內容涉及哪些

【導語】大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。大數據架構是大數據技術應用的一個非常常見的形式，那麼大數據系統架構包含內容涉及哪些?下面我們就來具體了解一下。

1、數據源

所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。

2、實時消息接收

假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。

3、數據存儲

公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。

4、批處理和實時處理的組合

公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。

5、分析數據存儲

准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。

6、分析或報告工具

在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。

關於大數據系統架構包含內容涉及哪些，就給大家分享到這里了，希望對大家能有所幫助，作為新時代大學生，我們只有不算提升自我技能，充實自我，才是最為正確的選擇。

10. 如何正確建立大數據結構

如何正確建立大數據結構
大數據各行各業的企業都提供了潛力。正確使用這些大數據信息可能將增加商業價值，幫助您的企業從市場競爭中脫穎而出。如下是幾個企業成功應用大數據的案例：
大數據的例子
汽車製造商已經開始使用大數據來了解汽車何時需要返回到車庫進行維修。使用汽車發動機的數百個感測器，可以為汽車製造商發送實時的數據信息，這使得製造商甚至比駕駛汽車的司機還要提前知道汽車何時會出現故障。卡車製造商開始使用大數據，基於實時交通條件和客戶的需求來改進他們的路由，從而節約燃料和時間。
零售業也開始越來越多的使用大數據，鑒於越來越多的產品均有一個RFID標簽能幫助零售商跟蹤產品，知道很少某種產品庫存缺貨，並及時向供貨商訂購新產品。沃爾瑪便是這正確利用大數據這方面的一個很好的例子。當零售商開始識別他們的客戶時，就能夠更好地建立商店，更好的滿足客戶的需求。
當然，上述這些只是幾個淺顯的例子，大數據的可能性幾乎是無止境的。不久的將來，我們將討論在大數據平台上的最佳實踐。知道大數據能夠提供商業價值是一回事；而企業要知道如何創建正確的架構則又是另一回事了。
大數據結構
大數據有三個特徵，使得大數據不同於現有的數據倉庫和商業智能。大數據的這三大特點是：
數據量龐大：大數據的數據量相當龐大，更多的時候大數據的數據量可以達到比數TB到PB級位元組。
高速度傳遞：所有這些TB和PB位元組的數據能夠實時交付，數據倉庫每天都需要應付如此高速的數據流。
種類繁雜：大數據比使用現有的商業智能中正常數據的種類更繁雜。大數據還包括非結構化社交數據，如Twitter或Facebook網的社會信息、日誌文件、電子郵件等。
根據這些特性，建立您企業的體系結構是非常重要的。一個很好的出發點是以企業現有的數據倉庫為基礎。高密度數據的數據倉庫，其中包含用於當前商業智能的儀錶板。重要的是，該企業是為了之後再移動到大數據。把大數據轉移到您的企業有如下四個步驟：
1）進一步分析當前的數據：從儀錶板和ad-hoc查詢，到諸如空間分析和圖形分析或更高級先進的分析。您可以專注於客戶忠誠度、客戶流失率、分析本地情況（如何接近您的客戶），並開始建立社交網路（與您的客戶建立社交聯系）。這些分析將為您的企業帶來更多的商業價值。
2）建立正確的架構，用於存儲數據的種類和數量：這一切大數據是如何存儲在您的企業的。把這些原始數據直接轉化到數據倉庫中，每兆位元組以低成本優化存儲大量低密度數據是十分重要的。這便是Hadoop本身已被證明是非常有效的。Hadoop是開源的，與現有的資料庫兼容。它集合了所有可用的數據，您可以用它來尋找新的關系和新的潛在的商業價值。
3）為數據傳輸速度建立體系結構：一旦您有合適的設備來存儲大量的不同的數據，您就可以開始實時處理數據。例如如果您有數據流從感測器傳輸而來，存儲在Hadoop，您想看看正在發生的事件，並需要確定是否需要採取行動。您可以使用一切歷史數據，以確定在實時條件下進行預期（預測分析），您可以創建模型反應發生模式。如果您已經建立了一個智能的基礎設施，您將能夠實時響應事件，並進行實時的決策。
4）開始探索新的模式：利用所有可用的數據，您可以在您的數據中發現新的模式。從Hadoop與其他可用的數據匯總數據相匹配。有不同的大數據初創公司開發的工具，在這個平台上分析，可以幫助您可視化，尋求新的關系。我們的目標是找到您要解決的下一個問題，最大限度地幫助您從數據中獲取商業價值。
正確發展大數據結構可謂是一個挑戰，同時可能成本是相當昂貴的。然而，結果必將物超所值的讓您成功收回投資。