大數據彈性

㈠ 如何用亞馬遜彈性MapRece分析大數據

首先，打開Amazon Elastic MapRece控制台。然後點擊 Create Cluster ，在五個步驟中完成配置設置。

第一步，配置一個集群

在 Cluster name 欄位中，輸入一個描述性的名稱。它可以是非唯一的。

在Termination protection 欄位中，其默認值為Yes。這一設置可確保集群不會因為意外或錯誤而關閉。

在Logging 欄位中，其默認值為Enabled。日誌數據將被發送至亞馬遜S3。

在Log folder S3 location 欄位中，請以如下格式輸入存儲桶名稱和文件夾信息：s3://<bucket name>/<folder>/。

在Debugging 欄位中，其默認值為Enabled。

Tag 部分是可選的。你可以為你的EMR集群添加最多10個標簽。在一個標簽中，包括了一個區分大小寫的鍵值對。

第二步，設置軟體配置

在Hadoop distribution 多選框中，選擇Amazon 為默認值。

在 AMI version 多選框中，選擇 2.4.2 （Hadoop 1.0.3）

在Application to be installed 多選框中，保留選中Hive 和 deletePig。

第三步，設置硬體配置

在 Network 欄位中，選擇Launch into EC-2 Classic。

在EC2 Subnet 欄位中，選擇 No preference。

在Master、Core 以及 Task 欄位中，默認EC2實例類型為m1.small。對於低工作負載的應用，你可以為所有節點選擇使用小實例（可確保降低你的使用成本）。相應地，Count
的默認值分別為1、 2、 0。同時，對於所有三個欄位，確保不選中 Request Spot Instances 。

注意：20是每個AWS帳戶的最大節點數。如果你運行了2個集群，那麼2個集群運行的節點總數必須為20或以下。如果你確實需要節點數超過20，那麼你必須提交一個請求以便於提高你的亞馬遜EC2實例上限。

第四步，設置安全和訪問配置

在EC2 key pair 欄位中，從列表中選擇一個亞馬遜EC2密鑰對。這一設置可以讓你使用Secure Shell（SSH）來連接主節點。

在IAM user access 欄位中，其默認值為 No other IAM users。

在EC2 role 多選框中，其默認值為 no roles found。

在Bootstrap Actions 部分，你可以不做任何操作。

第五步，指定集群參數

在Steps 部分，從列表中選擇Hive Program，並點擊 Configure and add。

在Name 欄位中，其默認值為Hive Program。

在 Script s3 Location 欄位中（必選項），以BucketName/path/ScriptName的格式輸入相關信息，例如
s3n://elasticmaprece/samples/hive-ads/libs/model-build。

在 Input s3 Location 欄位中（可選項），以BucketName/path的格式輸入相關信息，例如
s3n://elasticmaprece/samples/hive-ads/tables。該輸入值會作為名為INPUT的參數發送給Hive腳
本程序。

Output S3 Location 欄位（可選項），以BucketName/path的格式輸入相關信息，例如
s3n://myawsbucket/hive-ads/output/2014-4-14。該輸入值會作為名為OUTPUT的參數發送給Hive腳本程
序。

在 Arguments 欄位，輸入相關信息，如 - d LIBS=s3n://elasticrecemap/samples/hive-ads/libs。HIVE腳本程序需要額外的庫。

在 Action on Failure 欄位中，選擇 Continue。如果當前步驟失敗，它將繼續至下一個步驟。

當你完成後，點擊Add，然後點擊Create Cluster。你將會看到Summary 信息。

如上例，在你繼續查詢操作和分析大數據前，你需要在主節點上准備一個HIVE會話。

你將需要每隔五分鍾向亞馬遜S3推送 Impression 和 Click Log Files。每次添加一個條目，就會向客戶顯示一條廣告。每次添加一個Click
Log Files的條目，客戶一條廣告。類似於SQL的查詢操作簡化了關聯客戶點擊數據和特定廣告的過程。

總之，分析大數據的最佳方法就是在Hadoop上運行Hive，並使用SQL查詢以簡化日誌數據分析。

㈡ 華為雲彈性大數據可在哪些方面應用

華為雲彈性大數據服務提供Hadoop、Spark、Spark SQL、HBase、實時流計算、在線分析和機器學習等能力，能靈活應對數據導入、數據分析和報表展示等各種訴求。能輕松滿足如日誌分析、Web索引、數據倉庫、氣象分析、互聯網廣告、商業智能、機器學習、科學模擬和生物信息等業務場景。http://www.hwclouds.com/proct/bigdata.html

㈢ 大數據存儲平台必須具有彈性

大數據存儲平台必須具有彈性
「大」是相對而言的概念。例如，對於像SAP HANA那樣的 「內存資料庫」來說，2TB可能就已經是大容量了;而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。
「大」也是一個迅速變化的概念。HDS 在 2004 年發布的 USP 存儲虛擬化平台具 備管理 32PB 內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP 的存儲容量大得有 些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有 PB 級的數據量，一些搜索引擎公司的數據 存儲量甚至達到了 EB 級。由於許多家庭都 保存了 TB 級的數據量，一些雲計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。
有容乃「大」
由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處於 PB 級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為 IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級(比如從PB級到EB級)的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平台上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，並延長現有存儲系統的壽命，顯著提高IT系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，並可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過HDS VSP 的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢?
不斷「生長」的大數據
與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，並且存儲在文件或內容平台之中。大多數文件與內容平台的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基於Unix 和Linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS 和HCP 使用基於對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位於VSP 或HUS 之上的HNAS 和HCP 網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommand Suite 帶來的好處。HNAS 和HCP 為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平台必須能夠不受干擾地持續擴展，並具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在後台完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平台可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS 的所有產品均可以實現後台的數據移動和分層，並可以增加VSP、HUS 數據池、HNAS 文件系統、HCP 的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平台還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP 和HUS的冗餘配置，並能為HNAS 和HCP節點提供相同的彈性。大數據存儲平台需要將文件、塊數據和內容集成到一個統一的HitachiCommand Suite管理平台之上，以滿足大數據處理和應用的需求。

㈣ 大數據在未來有什麼樣的發展趨勢_大數據的未來發展前景

大數據的未來發展趨勢主要有以下幾點：趨勢一：數據資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓亂櫻寬的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一起助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會嘩陸叢面臨悉孫數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。

大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

㈤ 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關版注的重要戰略資權源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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