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大數據量解決方案

發布時間:2023-07-05 21:39:05

大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業,到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業,大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來,給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱,全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試,雖然仍舊有許多模式尚不明朗,但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件,通信行業每一條短消息、每一通電話,電力行業每一戶用電數據等等,這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來,並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大,數據多為非結構化,現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題,國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力,並不斷摸索其商業化前景,目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式:
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序,高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路(SAN)、統一存儲、文件整合/網路連接存儲(NAS)的傳統存儲解決方案,無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案,通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性,來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統,其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API,方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面,然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理,只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代,隨著數據的累積,數據本身的價值也在不斷升值,這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病,得病率為十萬分之一,如果從小樣本數據來看非常罕見,但是擴大到全世界70億人,那麼數量就非常龐大。以前技術落後,不能將該病情數字化集中研究,所以很難攻克。但是,我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析,我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子,不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值,源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑:對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域,以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據,這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售,Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據,他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利;在傳統行業中,中國聯通[微博](3.44, 0.03, 0.88%)、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料,可以通過簡單地去隱私化,然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展,同時以免費的服務補償用戶,這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣,還需處理好用戶隱私信息,通過去隱私化方式,來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘,所衍生出來的增值服務,是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼?預測!大數據引發了商業分析模式轉變,從過去的樣本模式到現在的全數據模式,從過去的小概率到現在的大概率,從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」,大家都很厭煩,這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息,發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析,深度挖掘之後,能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析,發掘用戶和品牌之間的關聯。然後,當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後,一定不是厭煩,而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據,運用成熟的數據挖掘技術,分析得到企業運營的各種趨勢,從而給企業的決策提供強有力的指導。例如,汽車銷售公司,可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析,得到用戶最關心和最不滿意的功能,然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進,以提升消費者的滿意度。
總體來說,從宏觀層面來看,大數據是我們未來社會的新能源;從企業微觀層面來看,大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式,對企業的未來發展有至關重要的意義。

㈡ 使用比較多的大數據分析解決方案有哪些

大數據分析解決方案分為數據採集、數據存儲、數據計算或處理、數據挖掘、數版據展現五個方面。權

數據採集:需要對於海量數據、實時數據的採集能力,這是數據利用的第一步。
數據存儲:對應大數據特點,需要大容量、高容錯、高效率的存儲能力,這是數據利用的基礎。
數據計算:需要強大、廉價、快速的數據處理貨計算能力,強大對應大數據的量大、類型多,廉價對應大數據的價值密度低,快速對應大數據的速度快,這是大數據能夠發展的關鍵。
數據挖掘:要能夠全形度、多方位的立體分析挖掘數據價值,應用好數據挖掘才能將數據轉化為價值,這是數據利用的核心。
數據展現:多途徑、直觀、豐富的數據展現形式是數據的外在形象,這是數據應用的亮點,是能夠得到用戶認可的窗口。
以上是對於大數據平台需要解決的問題,必須具備的能力,數據提出的要求。

㈢ 大數據分析需全面解決方案

大數據分析需全面解決方案
當前,越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時,傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是,我們要謹慎管理大家對大數據的期望值,因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。

最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性:巨大的數據量(Volume)、數據的快速處理(Velocity)、多變的數據結構和類型(Variety)。根據這一定義,大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說,大數據不僅要處理好交易型數據的分析,還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在,分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘,但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上,普遍意義上的大數據范圍更加廣泛,任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算,均屬大數據范疇,而不僅局限於非結構化數據。因此,諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等,均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比,大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待,越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下,我們必須找到一種全面的大數據解決方案,不僅要解決非結構化數據的處理問題,還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案,這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘,多結構化數據的存儲、加工和處理,以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性:軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。

㈣ 大數據解決方案都有哪些

在信息時代的我們,總會聽到一些新鮮詞,比如大數據,物聯網,人工智慧等等。而現在,物聯網、大數據、人工智慧已經走進了我們的生活,對於很多人看到的大數據的前景從而走進了這一行業,對於大數據的分析和解決是很多人不太了解的,那麼大數據的解決方案都有哪些呢?一般來說,大數據的解決方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就給大家逐個講解一下這些解決方案的情況。

第一要說的就是Apache Drill。這個方案的產生就是為了幫助企業用戶尋找更有效、加快Hadoop數據查詢的方法。這個項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理,包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

第二要說的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和傳統的BI 產品不同,它是一個以數據流程為中心的,面向解決方案的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來,這樣一來就方便了商務智能應用的開發。Pentaho BI的出現,使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等,能夠集成在一起,構成一項復雜的、完整的商務智能解決方案。

然後要說的就是Hadoop。Hadoop 是一個能夠對海量數據進行分布式處理的軟體框架。不過Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。另外,Hadoop 依賴於社區伺服器,所以Hadoop的成本比較低,任何人都可以使用。

接著要說的是RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案,有著先進的技術。RapidMiner數據挖掘任務涉及范圍廣泛,包括各種數據藝術,能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

Storm。Storm是自由的開源軟體,一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流,用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言,使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來,其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、Admaster等等。

最後要說的就是HPCC。什麼是HPPC呢?HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到:開發可擴展的計算系統及相關軟體,以支持太位級網路傳輸性能,開發千兆比特網路技術,擴展研究和教育機構及網路連接能力。

通過上述的內容,想必大家已經知道了大數據的解決方案了吧,目前世界范圍內擁有的大數據解決方案種類較多,只有開發並使用好最先進的,最完備的大數據解決方案,一個公司,甚至一個國家才能走在世界前列。

㈤ EXCEL大數據量導出的解決方案

EXCEL大數據量導出的解決方案
將web頁面上顯示的報表導出到excel文件里是一種很常見的需求。潤乾報表的類excel模型,支持excel文件數據無失真的導入導出,使用起來非常的方便。然而,當數據量較大的情況下,excel本身的支持最多65535行數據的問題便凸顯出來。下面就給出大數據量導出到excel的解決方案。
首先,對於數據超過了65535行的問題,很自然的就會想到將整個數據分塊,利用excel的多sheet頁的功能,將超出65535行後的數據寫入到下一個sheet頁中,即通過多sheet頁的方式,突破了最高65535行數據的限定。
具體做法就是:
單獨做一個鏈接,使用JSP導出,在JSP上通過程序判斷報錶行數,超過65535行後分SHEET寫入。這樣這個問題就得以解決了。
更進一步地說,在這種大數據量的報表生成和導出中,要佔用大量的內存,尤其是在使用TOMCAT的情況下,JVM最高只能支持到2G內存,則會發生內存溢出的情況。此時的內存開銷主要是兩部分,一部分是該報表生成時的開銷,另一部分是該報表生成後寫入一個EXCEL時的開銷。由於JVM的GC機制是不能強制回收的,因此,對於此種情形,我們給出一個變通的解決方案。
首先,將該報表設置起始行和結束行參數,在API生成報表的過程中,分步計算報表,比如一張20萬行數據的報表,在生成過程中,可通過起始行和結束行分4-5次進行。這樣,就降低了報表生成時的內存佔用,在後面報表生成的過程中,如果發現內存不夠,即可自動啟動JVM的GC機制,回收前面報表的緩存。
導出EXCEL的過程,放在每段生成報表之後立即進行,改多個SHEET頁為多個EXCEL,即在分步生成報表的同時分步生成EXCEL,則通過POI包生成EXCEL的內存消耗也得以降低。通過多次生成,同樣可以在後面EXCEL生成所需要的內存不足時,有效回收前面生成EXCEL時佔用的內存。
再使用文件操作,對每個客戶端的導出請求在伺服器端根據SESSIONID和登陸時間生成唯一的臨時目錄,用來放置所生成的多個EXCEL,然後調用系統控制台,打包多個EXCEL為RAR或者JAR方式,最終反饋給用戶一個RAR包或者JAR包,響應客戶請求後,再次調用控制台刪除該臨時目錄。
使用這種方法,首先是通過分段運算和生成,有效降低了報表從生成結果到生成EXCEL的內存開銷。其次是通過使用壓縮包,響應給用戶的生成文件體積大大縮小,降低了多用戶並發訪問時伺服器下載文件的負擔,有效減少多個用戶導出下載時伺服器端的流量,從而達到進一步減輕伺服器負載的效果。

㈥ 華為大數據解決方案是什麼

現在有好多公司在做大數據,不僅僅只有華為。比如北京開運聯合信息技術股份有限公司大數據解決方案是要根據您所需要的行業,來定製的。

㈦ 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存:使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存,以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化:表結構優化;SQL語句優化,語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個,配置主從資料庫。寫用主資料庫,讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中,然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql,not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制,比較靈活高效。Hadoop,將一個表中的數據分層多塊,保存到多個節點(分布式)。每一塊數據都有多個節點保存(集群)。集群可以並行處理相同的數據,還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

㈧ 在災備和運維方面比較出眾的大數據解決方案有哪些

為了有效減輕和抵禦自然或其他突發災難對企業生存和發展造成破壞,業界曾經要求區分業務連貫性(Business Continuity)和災難恢復(Disaster Recovery),但隨著技術的發展和研究不斷深入,這兩個概念已經逐漸融合,相關措施一般統為業務連貫性計劃(BCP,Business Continuity Plan),國內則習慣性稱之為「災備計劃」。


災備計劃的實施中,核心是數據。當前,企業的發展和成功越來越依賴於對數據信息的掌握和管理,數據已經成為企業最重要的財富;災備系統的部署也正是為了在發生災難的時候實現數據的恢復並維持相關應用。然而,在目前的技術條件下,建立完善的災備系統還需要解決數據處理和安全中的一些讓人頭疼的問題。


  1. 災備系統的數據處理和安全問題

數據量急速增長


根據IDC 2008年3月的報告,2007年各種新增數據的總量(281 ExaByte)較上年增長了約75%,已經超過所有可用存儲介質總容量(264 ExaByte)約6%,預計2011年數據總量將達到2006年的10倍。在企業中,除了一般應用的數據急速增長,各種新興的信息化技術(如ERP、CRM、電子商務等等)在提高效率的同時,也同樣會產生大量數據。


急速增長的數據量給災備系統帶來的最直觀的問題是存儲空間不足,需要購買更多的存儲介質(磁帶或磁碟)。隨著系統總存儲容量的增加,除了購買介質本身的支出外,設備部署空間、降溫、電能消耗等等附帶需求也隨之迅速增長。


另一方面,數據量增長也給系統的處理能力帶來了巨大壓力。與存儲介質不同,系統的處理能力(如CPU、I/O匯流排等)一般較難擴展,通常只能通過硬體整體升級完成,如果不能通過技術手段有效平抑數據量增長對系統處理能力的壓力,系統可靠性將面臨頻繁硬體升級的嚴峻挑戰。同時,對系統的投資也不能得到充分利用。


此外,災備系統通常都需要異地部署。數據量的增加要求遠程數據傳輸具有更高的帶寬;由於傳輸帶寬的限制,傳輸時間的延長可能會降低系統運行效率,甚至無法及時完成異地數據傳輸,造成災備系統不能發揮功效。

保護敏感數據


完整的信息安全保護需要遵循AIC三原則,即對保護數據需要同時關注可用性(Availability)、完整性(Integrity)和機密性(Confidentiality)等三個關鍵特性。盡管不同的應用場景會有不同的要求,但在系統的設計時必須對這三個特性都予以足夠的重視,而目前國內的災備系統往往僅將視線主要集中在可用性上,對完整性和機密性都缺乏必要的關注。


部署災備系統是為了能在災難發生後及時恢復應用,保證相關業務的有效運行。因此數據有效性是系統設計中首要關注的內容,而與此同時,隨著信息技術的應用越來越廣泛,敏感數據被泄漏甚至篡改的風險也越來越大,一旦發生意外,企業將在激烈的市場競爭中受到沉重,甚至毀滅性的打擊。


2. 現有解決方案及不足


為了應對上述問題,存儲業界分別提出了相應的解決方案:數據縮減技術可以有效減少備份數據的總量;對敏感數據的嚴密保護可通過採用加密技術實現。


目前廣泛應用的數據縮減技術主要有重復數據刪除(Data De-plication)和數據壓縮(Data Compression)。重復數據刪除技術通過刪除存儲過程中重復出現的數據塊來降低數據總量,數據縮減比通常可達10:1到20:1,即應用重復數據刪除技術後的總據量將減少到原始數據量的10%到5%;數據壓縮技術通過對數據重新編碼來降低其冗餘度,從而實現數據量的減少,一般數據的壓縮比約為2:1,即數據可被壓縮到原大小的一半左右。這兩種技術具有不同層面的針對性,並能夠結合起來使用,從而實現更高的數據縮減比例。需要注意的是,如果同時應用重復數據刪除和數據壓縮技術,通常會先應用數據刪除技術,然後再使用數據壓縮技術,從而盡量減少對系統處理能力的佔用。


為了對存儲系統的數據進行有效保護,業界於今年初正式通過了IEEE 1619/1619.1存儲安全標准。 IEEE1619採用一種新的加密演算法模式XTS-AES,有效地解決了塊導向存儲設備(例如,磁碟驅動器)上的數據加密問題; IEEE 1619.1則主要是針對大的磁碟驅動器,可以採用CBC、GCM等多種AES加密和驗證演算法模式;其他如密鑰管理等後續相關標準的制定也正在有序進行。


然而,盡管有這些方案能夠分別應對災備系統面臨的大數據量和安全性問題,在實際的系統設計和部署中仍然存在一些麻煩,分散的技術實現會帶來資源佔用過多、系統運行效率低、復雜度太高、可靠性低等等各種問題,業界迫切地需要一種新的高集成度的總體解決方案,來全面解決所有的這些問題。


更為突出的問題是,數據保護所引入的加密處理將從根本上限制數據縮減技術的應用,這幾種技術之間存在著根本的矛盾:重復數據刪除和數據壓縮技術的基礎是大量數據中存在相似或相同的特性,而加密處理後數據中的相似或相同都將被完全破壞。


3. Hifn Express DR融合技術方案介紹


要想充分利用上述數據縮減和安全保護技術,構建完善的災備系統,就必須仔細協調這幾種處理。作為存儲和網路創新的推動者,Hifn憑借對數據縮減和加密處理技術的深刻理解,以及對災備系統存儲應用的准確把握,提出了全新的Hifn Express DR解決方案,如圖所示。


基於Hifn Express DR解決方案,數據將在被壓縮後再提交進一步處理,以增加系統I/O帶寬,從而使現有系統的硬體投資得到最大限度的利用和保護;在內部處理過程中,從I/O模塊得到的源數據將首先被解壓縮,然後使用特定的演算法(一般使用SHA-1/2)計算出數據塊的識別信息,以便進行重復數據刪除處理;重復數據刪除處理的元數據塊將會被壓縮,以進一步減少數據量。為了實現全面的數據保護,還可以對壓縮後的數據塊進行加密,加密演算法和處理方式嚴格遵從IEEE 1619系列標准。整個處理過程都將由相關硬體處理單元自動完成,從而極大提高系統處理器和存儲單元的工作效率。


通過對重復數據刪除、數據壓縮和加密技術的綜合運用,基於該架構的新一代Hifn Express DR系列加速卡可以幫助客戶將災備系統的數據量減少到原始數據的5%以下,並實現數據的全面安全保護,其處理性能也將達到創紀錄的1,600MB/s。

㈨ 大數據在開發中遇到的困難怎麼解決方案

大數據時代下的信息技術日存在的問題:

第一:運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰;

第二:大數據處理和分析的能力遠遠不及理想中水平,數據量的快速增長,對存儲技術提出了挑戰;同時,需要高速信息傳輸能力支持,與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。

第三:部分早期的Hadoop項目將面臨挑戰;

第四:大數據環境下通過對用戶數據的深度分析,很容易了解用戶行為和喜好,乃至企業用戶的商業機密,對個人隱私問題必須引起充分重視;

第五:大數據時代的基本特徵,決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間,如何創新已成為大數據時代的一個首要問題;

第六:大數據時代對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰 大數據時代面臨挑戰的應對策略:

1、合理獲取數據

在大數據時代,數據的產生速度飛快而且體量龐大,往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構、個人都在不斷地向外產生和發布結構化與非結構化的復雜數據,並進行數據交換,如人們當前最常用的數據來源渠道——互聯網,每天的數據交換量已極為驚人。

2、存儲隨需而變

美國一家知名的 DVD 租賃企業每年都會邀請一些協同處理演算法的專家對其用戶數據進行分析,從而了解租賃客戶的需求。

3、篩選與分析大數據

充分利用數據「洞察」自己身邊的人或物,在諸多供給方當中精準地匹配自身需求,從而最大限度地滿足自身籲求也是大數據價值的應有之義。

4、理性面對大數據的價值誘惑

毫無疑問,大數據時代將是商業智能「大顯身手」的時代。企業利用發達的數據挖掘技術正日益精準地揣摩著消費者心態,並運用各種手段對其「循循善誘」 。

5、雲計算和大數據相輔相成

為了滿足大數據的需求,商務智能軟體必須改變。

㈩ SQLSERVER大資料庫解決方案

在微軟的大數據解決方案中,數據管理是最底層和最基礎的一環。

靈活的數據管理層,可以支持所有數據類型,包括結構化、半結構化和非結構化的靜態或動態數據。

在數據管理層中主要包括三款產品:SQLServer、SQLServer並行數據倉庫和

Hadoop on Windows。

針對不同的數據類型,微軟提供了不同的解決方案。

具體來說,針對結構化數據可以使用SQLServer和SQLServer並行數據倉庫處理。

非結構化數據可以使用Windows Azure和WindowsServer上基於Hadoop的發行版本處理;而流數據可以使用SQLServerStreamInsight管理,並提供接近實時的分析。

1、SQLServer。去年發布的SQLServer2012針對大數據做了很多改進,其中最重要的就是全面支持Hadoop,這也是SQLServer2012與SQLServer2008最重要的區別之一。今年年底即將正式發布的SQLServer2014中,SQLServer進一步針對大數據加入內存資料庫功能,從硬體角度加速數據的處理,也被看為是針對大數據的改進。

2、SQLServer並行數據倉庫。並行數據倉庫(Parallel Data Warehouse Appliance,簡稱PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新產品,目前已經成為微軟主要的數據倉庫產品,並將於今年發布基於SQLServer2012的新款並行數據倉庫一體機。SQLServer並行數據倉庫採取的是大規模並行處理(MPP)架構,與傳統的單機版SQLServer存在著根本上的不同,它將多種先進的數據存儲與處理技術結合為一體,是微軟大數據戰略的重要組成部分。

3、Hadoop on Windows。微軟同時在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop,把Hadoop的高性能、高可擴展與微軟產品易用、易部署的傳統優勢融合到一起,形成完整的大數據解決方案。微軟大數據解決方案還通過簡單的部署以及與Active Directory和System Center等組件的集成,為Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。憑借Windows Azure上基於Hadoop的服務,微軟為其大數據解決方案在雲端提供了靈活性。

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