大數據並發傳統

① 傳統的數據處理方式能否應對大數據

數據分析行業發展的時間也不短了，以前的數據發展成現在的大數據了。因此有很多人擔憂，傳統的數據處理方法還是否能夠應對大數據，其實這個擔憂是正確的，我們不能總是想著一勞永逸，只有居安思危才能夠讓技術得到發展。下面我們就給大家介紹一下現在傳統數據處理方式和現今大數據的具體情況。
首先我們需要說的就是大數據環境下的數據處理需求。其實大數據環境下數據來源非常豐富且數據類型多樣，存儲和分析挖掘的數據量龐大，對數據展現的要求較高，並且很看重數據處理的高效性和可用性。但是傳統數據處理的方法有什麼不足呢？傳統的數據採集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多採用關系型資料庫和並行數據倉庫即可處理。對依靠並行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的並行資料庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。而傳統的數據處理方法是以處理器為中心，而大數據環境下，需要採取以數據為中心的模式，減少數據移動帶來的開銷。因此，傳統的數據處理方法，已經不能適應大數據的需求。所以說我們需要馬上解決這些問題。
那麼大數據的處理流程有什麼步驟呢？每個步驟需要什麼工具呢？其實大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程並無太大差異，主要區別在於：由於大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各個處理環節中都可以採用MapRece等方式進行並行處理。
那麼大數據技術為什麼能夠提高數據的處理速度呢？這是因為大數據有並行處理的好工具，這個工具就是MapRece。而大數據可以通過MapRece這一並行處理技術來提高數據的處理速度。MapRece的設計初衷是通過大量廉價伺服器實現大數據並行處理，對數據一致性要求不高，其突出優勢是具有擴展性和可用性，特別適用於海量的結構化、半結構化及非結構化數據的混合處理。當然，MapRece將傳統的查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，因此具有更強的並行處理能力。作為一個簡化的並行處理的編程模型，MapRece還降低了開發並行應用的門檻。這是因為MapRece是一套軟體框架，包括Map（映射）和Rece（化簡）兩個階段，可以進行海量數據分割、任務分解與結果匯總，從而完成海量數據的並行處理。
關於MapRece的具體情況我們就給大家介紹到這里了，通過這篇文章我們不難發現，傳統的數據分析工具是不能夠應對大數據的，不過MapRece可以能夠更高效地解決問題。

② 大數據互聯網時代下傳統行業如何生存與轉型

針對互聯網大趨勢下的需求，傳統企業的轉型之路可以從以下幾個方向著手：

1、轉思維：傳統企業互聯網轉型，首先是理念思維的轉型。實際上互聯網思維其實就是陪碼改用互聯網的運營方式去解決產蘆判品的銷售、推廣、運營的思路。移動互聯網思維帶來的是一場變革，一種顛覆市場的思考，傳統行業應該做好擁抱這場新的變革，一起顛覆，一起成長的准備，樹立轉型變革緊迫感模脊，為轉型推動進行鋪墊。

2、創模式：通過對企業現狀能力或資源調研分析，行業趨勢及產業鏈利益相關方價值發現，互聯網轉型案例商業模式剖析，互聯網技術驅動商業模式創新等領域的深入探討，幫助企業明晰互聯網轉型定位與方向，對企業進行商業模式創新設計，為企業設計獨特、高價值的發展之路。

3、改機制：互聯網下新型商業模式的實現必須和組織管理機制相適應。幫助企業建立和商業模式相匹配的組織管理機制，從而最大化的激發組織創新活力。

4、建平台：互聯網下新型運作模式的實現必須有相應的互聯網平台作為支撐才能得以落地實現。幫助企業進行快速的規劃設計，開發並不斷的迭代優化，實現和業務運作的無縫對接。

③ 大數據時代下傳統數據中心發展的思考

大數據時代下傳統數據中心發展的思考_數據分析師考試

大數據的核心價值在於從海量的復雜數據中挖掘出有價值的信息，通過大數據技術進行更快地分析、更准確地預測，發掘出新的業務模式，創造新的商業發展機會。因此，大數據時代下，企業迫切需要思考如何應用大數據技術改造完善已有數據中心平台，提升企業的數據處理能力，提高數據分析水平，將大數據融入企業的整體數據方案。

1、部署大數據分布式處理框架 分布式處理框架是大數據時代下數據中心架構的基本特徵，包括分布式存儲和分布式計算。分布式存儲採用了可擴展的系統架構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然後將分解後的任務分配到不同的處理節點，最後將計算結果綜合起來得到最終的結果。分布式計算具有更強的並行計算能力和擴展性，且適合多類型數據的混合處理，因此，電網企業需要在原有數據中心架構基礎上，構建分布式處理框架，提升數據存儲和處理能力。

2、研究構建大數據分析處理架構 梳理電網企業數據中心現有的技術架構，研究大數據關鍵技術，結合目前行業主流的大數據處理架構，重點研究基於大數據平台的數據中心信息基礎架構，在保護企業現有信息化投資的基礎上，探索適合自身的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據方案。利用大數據技術改造完善數據中心分析處理架構，研究融合結構化數據、實時數據、位置數據和非結構化數據的大數據信息基礎架構，構建企業級大數據分析與挖掘平台，實現不同類型數據的融合集成與關聯分析，支撐大數據分析應用，提升數據分析和挖掘能力。

3、利用大數據分析創造價值 數據的核心是發現價值，駕馭數據的核心是分析。如何駕馭大數據，如何在海量數據中挖掘有價值的信息是重中之重，因此企業更應專注於數據中隱藏的價值，通過應用大數據技術分析，充分挖掘數據的核心價值，不斷優化業務流程，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。

信息的影響力取決於數據關聯的能力，聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護提供商和氣象部門合作就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，對這些數據進行交叉關聯分析，可以幫助種植戶收獲更高的產量。而在電力企業，將來自配電、用電、客戶、天氣等不同數據源的數據經過轉換、整合，將會產生新的業務價值。對電力交易數據、氣候數據與客戶家庭年齡結構、生活習慣等因索融合分析，了解客戶用電行為，滿足客戶的差異化需求，並通過探尋深層需求開辟新的增值業務空間。

4、如何讓數據驅動業務 如何讓數據驅動業務，這是大數據時代下數據中心必須思考的關鍵問題。傳統數據中心疲於應付業務部門的需求，而大數據時代下，數據的復雜性決定了數據中心需要更加快速地應對業務需求的變化和不確定性，因此數據中心必須山數據的保管者和服務者轉變為數據的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門提供數據服務。 數據驅動業務是指數據作為一種生產力將數據分析挖掘的信息實時、主動地反饋給業務決策者並影響、反哺企業業務的過程。

大數據時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、模擬預測，實時進行反饋，並及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從數據上立即得以感知，業務可以用數據評價並山數據決策。

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④ 大數據量並發處理

大數據量並發處理
大並發大數據量請求的處理方法
大並發大數據量請求一般會分為幾種情況：
1.大量的用戶同時對系統的不同功能頁面進行查找，更新操作
2.大量的用戶同時對系統的同一個頁面，同一個表的大數據量進行查詢操作
3.大量的用戶同時對系統的同一個頁面，同一個表進行更新操作
對於第一種情況一般處理方法如下：
一。對伺服器層面的處理
1. 調整IIS 7應用程序池隊列長度
由原來的默認1000改為65535。
IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

Queue Length : 65535

2. 調整IIS 7的appConcurrentRequestLimit設置

由原來的默認5000改為100000。

c:windowssystem32inetsrvappcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

在%systemroot%.config中可以查看到該設置：
[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

3. 調整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的設置

由原來的默認5000改為100000。
[html] view plain

<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>

[html] view plain

<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>
4. 修改注冊表，調整IIS 7支持的同時TCPIP連接數
由原來的默認5000改為100000。
reg add /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4個設置，就基本可以支持10萬個同時請求。如果訪問量達到10萬以上，就可以考慮將程序和資料庫按功能模塊劃分部署到多個伺服器分擔訪問壓力。另外可以考慮軟硬體負載均衡。硬體負載均衡能夠直接通過智能交換機實現，處理能力強，而且與系統無關，但是價格貴,配置困難，不能區分實習系統與應狀態。所以硬體負載均衡適用於一大堆設備，大訪問量，簡單應用。軟體負載均衡是基於系統與應用的，能過更好地根據系統與應用的狀況來分配負載。性價比高。PCL負載均衡軟體，Linux下的LVS軟體。
二。對資料庫層面的處理
當兩個用戶同時訪問一個頁面，一個用戶可能更新的是另一個用戶已經刪除的記錄。或者，在一個用戶載入頁面跟他點擊刪除按鈕之間的時間里，另一個用戶修改了這條記錄的內容。所以需要考慮資料庫鎖的問題
有下面三中並發控制策略可供選擇：
什麼都不做 –如果並發用戶修改的是同一條記錄，讓最後提交的結果生效（默認的行為）
開放式並發（Optimistic Concurrency） - 假定並發沖突只是偶爾發生，絕大多數的時候並不會出現； 那麼，當發生一個沖突時，僅僅簡單的告知用戶，他所作的更改不能保存，因為別的用戶已經修改了同一條記錄
保守式並發（Pessimistic Concurrency） – 假定並發沖突經常發生，並且用戶不能容忍被告知自己的修改不能保存是由於別人的並發行為；那麼，當一個用戶開始編輯一條記錄，鎖定該記錄，從而防止其他用戶編輯或刪除該記錄，直到他完成並提交自己的更改
當多個用戶試圖同時修改數據時，需要建立控制機制來防止一個用戶的修改對同時操作的其他用戶所作的修改產生不利的影響。處理這種情況的系統叫做「並發控制」。
並發控制的類型
通常，管理資料庫中的並發有三種常見的方法：
保守式並發控制 - 在從獲取記錄直到記錄在資料庫中更新的這段時間內，該行對用戶不可用。
開放式並發控制 - 只有當實際更新數據時，該行才對其他用戶不可用。更新將在資料庫中檢查該行並確定是否進行了任何更改。如果試圖更新已更改的記錄，則將導致並發沖突。
最後的更新生效 - 只有當實際更新數據時，該行才對其他用戶不可用。但是，不會將更新與初始記錄進行比較；而只是寫出記錄，這可能就改寫了自上次刷新記錄後其他用戶所進行的更改。
保守式並發
保守式並發通常用於兩個目的。第一，在某些情況下，存在對相同記錄的大量爭用。在數據上放置鎖所費的成本小於發生並發沖突時回滾更改所費的成本。
在事務過程中不宜更改記錄的情況下，保守式並發也非常有用。庫存應用程序便是一個很好的示例。假定有一個公司代表正在為一名潛在的客戶檢查庫存。您通常要鎖定記錄，直到生成訂單為止，這通常會將該項標記為「已訂購」狀態並將其從可用庫存中移除。如果未生成訂單，則將釋放該鎖，以便其他檢查庫存的用戶得到准確的可用庫存計數。
但是，在斷開的結構中無法進行保守式並發控制。連接打開的時間只夠讀取數據或更新數據，因此不能長時間地保持鎖。此外，長時間保留鎖的應用程序將無法進行伸縮。
開放式並發
在開放式並發中，只有在訪問資料庫時才設置並保持鎖。這些鎖將防止其他用戶在同一時間更新記錄。除了進行更新這一確切的時刻之外，數據始終可用。有關更多信息，請參見開放式並發。
當試圖更新時，已更改行的初始版本將與資料庫中的現有行進行比較。如果兩者不同，更新將失敗，並引發並發錯誤。這時，將由您使用所創建的業務邏輯來協調這兩行。
最後的更新生效
當使用「最後的更新生效」時，不會對初始數據進行檢查，而只是將更新寫入資料庫。很明顯，可能會發生以下情況：
用戶 A 從資料庫獲取一項記錄。
用戶 B 從資料庫獲取相同的記錄，對其進行修改，然後將更新後的記錄寫回資料庫。
用戶 A 修改「舊」記錄並將其寫回資料庫。
在上述情況中，用戶 A 永遠也不會看到用戶 B 作出的更改。如果您計劃使用並發控制的「最後的更新生效」方法，則要確保這種情況是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的並發控制
因為數據結構基於斷開的數據，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用開放式並發。因此，您需要添加業務邏輯，以利用開放式並發解決問題。
如果您選擇使用開放式並發，則可以通過兩種常規的方法來確定是否已發生更改：版本方法（實際版本號或日期時間戳）和保存所有值方法。
版本號方法
在版本號方法中，要更新的記錄必須具有一個包含日期時間戳或版本號的列。當讀取該記錄時，日期時間戳或版本號將保存在客戶端。然後，將對該值進行部分更新。
處理並發的一種方法是僅當 WHERE 子句中的值與記錄上的值匹配時才進行更新。該方法的 SQL 表示形式為：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本號進行比較：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
如果日期時間戳或版本號匹配，則表明數據存儲區中的記錄未被更改，並且可以安全地使用數據集中的新值對該記錄進行更新。如果不匹配，則將返回錯誤。您可以編寫代碼，在 Visual Studio .NET 中實現這種形式的並發檢查。您還必須編寫代碼來響應任何更新沖突。為了確保日期時間戳或版本號的准確性，您需要在表上設置觸發器，以便在發生對行的更改時，對日期時間戳或版本號進行更新。
保存所有值方法
使用日期時間戳或版本號的替代方法是在讀取記錄時獲取所有欄位的副本。ADO.NET 中的 DataSet 對象維護每個修改記錄的兩個版本：初始版本（最初從數據源中讀取的版本）和修改版本（表示用戶更新）。當試圖將記錄寫回數據源時，數據行中的初始值將與數據源中的記錄進行比較。如果它們匹配，則表明資料庫記錄在被讀取後尚未經過更改。在這種情況下，數據集中已更改的值將成功地寫入資料庫。
對於數據適配器的四個命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）來說，每個命令都有一個參數集合。每個命令都有用於初始值和當前值（或修改值）的參數。
對於第二種情況的處理：
因為是大並發請求，也能採用第一種情況的處理方法，另外因為是對大數據量進行檢索，所以需要考慮查詢效率的問題
1.對表按查詢條件建立索引
2.對查詢語句進行優化
3.可以考慮對查詢數據使用緩存
對於第三種情況的處理：
也能採用第一種情況的處理方法，另外因為是對同一個表進行更新操作，可以考慮使用下面的處理方法：
1.先將數據保存到緩存中，當數據達到一定的數量後，再更新到資料庫中
2.將表按索引劃分(分表，分區)，如：對於一個存儲全國人民信息的表，這個數據量是很大的，如果按省劃分為多個表，在將全國的人民信息按省存儲到相應的表中，然後根據省份對相應的並進行查詢和更新，這樣大並發和大數據量的問題就會減小很多

⑤ 大數據時代的網路營銷與傳統營銷如何進行整合

大數據時代，網路整合營銷的玩法則不再只是營銷資源的疊加，而更多的是對各類渠道進行科學而又預見性的整合和使用，對於平台和渠道各方對於大數據的融合和互通就很重要。
具體網路營銷如何同傳統營銷結合：
1、首先，企業應該了解自己的產品。不是什麼樣的產品都適合通過互聯網進行營銷推廣，正確把握自身產品的特點是一切營銷的基礎。只有了解了產品自身的特點才能明確產品能夠滿足的市場需求，才能進一步描述出目標客戶群體的特點。當然，產品銷售出去後也並不是營銷的結束，而恰恰是營銷開始。
2、其次，需要了解目標市場的消費者特徵。在網路上並不是任何人都可能成為企業的客戶。由於網路用戶結構的復雜性，企業很難特別清晰的劃分出目標市場的群體情況。但是，還是可以通過用戶的某些特徵對網路用戶進行分類，進而實現把握目標市場消費群體的主要特徵。
3、再次，網路營銷的戰略推廣。網路的好處之一就是有多種資源可以使用，企業可以根據自己的財務情況以及產品特點選擇不同的營銷傳播方式。當然，消費者也可以通過主動的接受或者被動的告知來獲取企業的營銷內容。在面對海量信息的網路，任何想靠一種營銷推廣方式就將信息傳遞給目標消費者是不現實的。付費的廣告、搜索排名等方式主要針對的客戶群體是進行有目的搜索的消費者，雖然這種方式能夠很好的向目標消費者傳遞產品或者企業信息，但是這種方式的弊端就是投入成本較大，而且一旦費用支持減少，效果就會立即減弱。非付費的方式非常多，其目的是擴大信息傳播面，使目標消費者能夠更容易的接觸到企業、產品等信息，實現最終的銷售。雖然非付費的方式能夠很大幅度的節約營銷成本，但是這種方式的效果難以保證，使用不當的話卻能夠帶來負面影響。所以網路營銷需要從戰略的角度出發，有針對性的選擇、綜合使用幾種傳播方式，以達到營銷推廣的目的。這一步是網路營銷的核心，是傳統營銷與網路有機結合的體現。
4、最後，網路營銷效果評估。雖然網路營銷是一個新的營銷方向且還處於發展階段，不過還是可以對營銷效果進行評估。付費方面可以通過在線系統的數據收集，進行投入產出比的計算，實現效果評估。非付費方面主要通過網路瀏覽量、轉發情況、互動情況等細分項目進行評估，從而實現效果評估。結合兩種方式，在實現網路營銷的同時，也能夠為企業提供及其豐富的市場數據，好的網路營銷活動是企業一舉多得的戰略舉措。

⑥ 大數據、雲計算在傳統行業有哪些應用場景

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據的應用：大數據是信息產業持續高速增長的新引擎，幾乎各個行業都會逐步引入大數據技術，尤其是那些將要實現互聯網信息化轉型的傳統企業。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。

雲計算的主要應用：

雲物聯，「物聯網就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。

雲安全，一個從「雲計算」演變而來的新名詞。雲安全的策略構想是：使用者越多，每個使用者就越安全，因為如此龐大的用戶群，足以覆蓋互聯網的每個角落，只要某個網站被掛馬或某個新木馬病毒出現，就會立刻被截獲。

雲存儲，在雲計算概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。

⑦ 大數據技術的出現對傳統決策邏輯與決策文化帶來了哪些挑戰

第一，進入大數據時代以來，企業決策不再一味依賴企業中的少數人，要求企業全體人員都需參與企業決策。所以企業必須及時更新決策組織與企業決策文化，一般情況下，企業內部決策組織包括集中與分散二種。集中則強調擁有穩定的環境，分散則可以應用於不穩定的環境中，其本身可以適應各種環境，在引入大數據技術以後，分散式決策組織有著更強的信息處理與加工能力，其有效影響著正確決策的制訂。再有，基於大數據技術的決策環境也處於不斷發展變化當中，表現為明顯的分散性，所以高層領導與此相對應也不會集中，由此分散式決策結構得以普遍應用。第二，企業決策權受企業決策文化的影響。進入大數據時代以來，企業當中已經逐步形成了新型文化觀點，企業決策文化得以不斷豐富與發展。（1）企業決策邏輯發生了改變，收集信息與應用信息在決策中的作用日益重要，企業逐步認識到全體員工決策的重要性，高度重視廣大員工提出的意見；（2）企業將培養數據分析專業人才放在重要地位，利用各種優惠措施支持企業內部員工提高自己的數據應用能力，由此推動了企業決策文化的順利發展。

⑧ 大數據時代和傳統數據有什麼區別

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(8)大數據並發傳統擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據技術主要包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。