大数据弹性

㈠ 如何用亚马逊弹性MapRece分析大数据

首先，打开Amazon Elastic MapRece控制台。然后点击 Create Cluster ，在五个步骤中完成配置设置。

第一步，配置一个集群

在 Cluster name 字段中，输入一个描述性的名称。它可以是非唯一的。

在Termination protection 字段中，其默认值为Yes。这一设置可确保集群不会因为意外或错误而关闭。

在Logging 字段中，其默认值为Enabled。日志数据将被发送至亚马逊S3。

在Log folder S3 location 字段中，请以如下格式输入存储桶名称和文件夹信息：s3://<bucket name>/<folder>/。

在Debugging 字段中，其默认值为Enabled。

Tag 部分是可选的。你可以为你的EMR集群添加最多10个标签。在一个标签中，包括了一个区分大小写的键值对。

第二步，设置软件配置

在Hadoop distribution 多选框中，选择Amazon 为默认值。

在 AMI version 多选框中，选择 2.4.2 （Hadoop 1.0.3）

在Application to be installed 多选框中，保留选中Hive 和 deletePig。

第三步，设置硬件配置

在 Network 字段中，选择Launch into EC-2 Classic。

在EC2 Subnet 字段中，选择 No preference。

在Master、Core 以及 Task 字段中，默认EC2实例类型为m1.small。对于低工作负载的应用，你可以为所有节点选择使用小实例（可确保降低你的使用成本）。相应地，Count
的默认值分别为1、 2、 0。同时，对于所有三个字段，确保不选中 Request Spot Instances 。

注意：20是每个AWS帐户的最大节点数。如果你运行了2个集群，那么2个集群运行的节点总数必须为20或以下。如果你确实需要节点数超过20，那么你必须提交一个请求以便于提高你的亚马逊EC2实例上限。

第四步，设置安全和访问配置

在EC2 key pair 字段中，从列表中选择一个亚马逊EC2密钥对。这一设置可以让你使用Secure Shell（SSH）来连接主节点。

在IAM user access 字段中，其默认值为 No other IAM users。

在EC2 role 多选框中，其默认值为 no roles found。

在Bootstrap Actions 部分，你可以不做任何操作。

第五步，指定集群参数

在Steps 部分，从列表中选择Hive Program，并点击 Configure and add。

在Name 字段中，其默认值为Hive Program。

在 Script s3 Location 字段中（必选项），以BucketName/path/ScriptName的格式输入相关信息，例如
s3n://elasticmaprece/samples/hive-ads/libs/model-build。

在 Input s3 Location 字段中（可选项），以BucketName/path的格式输入相关信息，例如
s3n://elasticmaprece/samples/hive-ads/tables。该输入值会作为名为INPUT的参数发送给Hive脚
本程序。

Output S3 Location 字段（可选项），以BucketName/path的格式输入相关信息，例如
s3n://myawsbucket/hive-ads/output/2014-4-14。该输入值会作为名为OUTPUT的参数发送给Hive脚本程
序。

在 Arguments 字段，输入相关信息，如 - d LIBS=s3n://elasticrecemap/samples/hive-ads/libs。HIVE脚本程序需要额外的库。

在 Action on Failure 字段中，选择 Continue。如果当前步骤失败，它将继续至下一个步骤。

当你完成后，点击Add，然后点击Create Cluster。你将会看到Summary 信息。

如上例，在你继续查询操作和分析大数据前，你需要在主节点上准备一个HIVE会话。

你将需要每隔五分钟向亚马逊S3推送 Impression 和 Click Log Files。每次添加一个条目，就会向客户显示一条广告。每次添加一个Click
Log Files的条目，客户一条广告。类似于SQL的查询操作简化了关联客户点击数据和特定广告的过程。

总之，分析大数据的最佳方法就是在Hadoop上运行Hive，并使用SQL查询以简化日志数据分析。

㈡ 华为云弹性大数据可在哪些方面应用

华为云弹性大数据服务提供Hadoop、Spark、Spark SQL、HBase、实时流计算、在线分析和机器学习等能力，能灵活应对数据导入、数据分析和报表展示等各种诉求。能轻松满足如日志分析、Web索引、数据仓库、气象分析、互联网广告、商业智能、机器学习、科学模拟和生物信息等业务场景。http://www.hwclouds.com/proct/bigdata.html

㈢ 大数据存储平台必须具有弹性

大数据存储平台必须具有弹性
“大”是相对而言的概念。例如，对于像SAP HANA那样的 “内存数据库”来说，2TB可能就已经是大容量了;而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。
“大”也是一个迅速变化的概念。HDS 在 2004 年发布的 USP 存储虚拟化平台具 备管理 32PB 内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，USP 的存储容量大得有 些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有 PB 级的数据量，一些搜索引擎公司的数据 存储量甚至达到了 EB 级。由于许多家庭都 保存了 TB 级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。
有容乃“大”
由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于 PB 级时代，而EB级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为 IT系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级(比如从PB级到EB级)的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将HUS的容量扩展到近3PB，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过HDS VSP 的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25EB容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢?
不断“生长”的大数据
与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到TB级，现在则需要扩展到PB级，而未来将扩展到EB级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于Unix 和Linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。HNAS 和HCP 使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到PB级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于VSP 或HUS 之上的HNAS 和HCP 网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommand Suite 带来的好处。HNAS 和HCP 为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。HDS 的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加VSP、HUS 数据池、HNAS 文件系统、HCP 的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。HDS可以实现VSP 和HUS的冗余配置，并能为HNAS 和HCP节点提供相同的弹性。大数据存储平台需要将文件、块数据和内容集成到一个统一的HitachiCommand Suite管理平台之上，以满足大数据处理和应用的需求。

㈣ 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

㈤ 大数据未来的发展趋势

趋势一：数据的资源化

什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关版注的重要战略资权源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。