大数据并发传统

① 传统的数据处理方式能否应对大数据

数据分析行业发展的时间也不短了，以前的数据发展成现在的大数据了。因此有很多人担忧，传统的数据处理方法还是否能够应对大数据，其实这个担忧是正确的，我们不能总是想着一劳永逸，只有居安思危才能够让技术得到发展。下面我们就给大家介绍一下现在传统数据处理方式和现今大数据的具体情况。
首先我们需要说的就是大数据环境下的数据处理需求。其实大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。但是传统数据处理的方法有什么不足呢？传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。而传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求。所以说我们需要马上解决这些问题。
那么大数据的处理流程有什么步骤呢？每个步骤需要什么工具呢？其实大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapRece等方式进行并行处理。
那么大数据技术为什么能够提高数据的处理速度呢？这是因为大数据有并行处理的好工具，这个工具就是MapRece。而大数据可以通过MapRece这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapRece的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。当然，MapRece将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapRece还降低了开发并行应用的门槛。这是因为MapRece是一套软件框架，包括Map（映射）和Rece（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。
关于MapRece的具体情况我们就给大家介绍到这里了，通过这篇文章我们不难发现，传统的数据分析工具是不能够应对大数据的，不过MapRece可以能够更高效地解决问题。

② 大数据互联网时代下传统行业如何生存与转型

针对互联网大趋势下的需求，传统企业的转型之路可以从以下几个方向着手：

1、转思维：传统企业互联网转型，首先是理念思维的转型。实际上互联网思维其实就是陪码改用互联网的运营方式去解决产芦判品的销售、推广、运营的思路。移动互联网思维带来的是一场变革，一种颠覆市场的思考，传统行业应该做好拥抱这场新的变革，一起颠覆，一起成长的准备，树立转型变革紧迫感模脊，为转型推动进行铺垫。

2、创模式：通过对企业现状能力或资源调研分析，行业趋势及产业链利益相关方价值发现，互联网转型案例商业模式剖析，互联网技术驱动商业模式创新等领域的深入探讨，帮助企业明晰互联网转型定位与方向，对企业进行商业模式创新设计，为企业设计独特、高价值的发展之路。

3、改机制：互联网下新型商业模式的实现必须和组织管理机制相适应。帮助企业建立和商业模式相匹配的组织管理机制，从而最大化的激发组织创新活力。

4、建平台：互联网下新型运作模式的实现必须有相应的互联网平台作为支撑才能得以落地实现。帮助企业进行快速的规划设计，开发并不断的迭代优化，实现和业务运作的无缝对接。

③ 大数据时代下传统数据中心发展的思考

大数据时代下传统数据中心发展的思考_数据分析师考试

大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。

1、部署大数据分布式处理框架 分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。

2、研究构建大数据分析处理架构 梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。

3、利用大数据分析创造价值 数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。

信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因索融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。

4、如何让数据驱动业务 如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须山数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。 数据驱动业务是指数据作为一种生产力将数据分析挖掘的信息实时、主动地反馈给业务决策者并影响、反哺企业业务的过程。

大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以感知，业务可以用数据评价并山数据决策。

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④ 大数据量并发处理

大数据量并发处理
大并发大数据量请求的处理方法
大并发大数据量请求一般会分为几种情况：
1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作
2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
对于第一种情况一般处理方法如下：
一。对服务器层面的处理
1. 调整IIS 7应用程序池队列长度
由原来的默认1000改为65535。
IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

Queue Length : 65535

2. 调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置

由原来的默认5000改为100000。

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

在%systemroot%.config中可以查看到该设置：
[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置

由原来的默认5000改为100000。
[html] view plain

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

[html] view plain

<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>
4. 修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
由原来的默认5000改为100000。
reg add /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4个设置，就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上，就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现，处理能力强，而且与系统无关，但是价格贵,配置困难，不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备，大访问量，简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的，能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件，Linux下的LVS软件。
二。对数据库层面的处理
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
开放式并发（Optimistic Concurrency） - 假定并发冲突只是偶尔发生，绝大多数的时候并不会出现； 那么，当发生一个冲突时，仅仅简单的告知用户，他所作的更改不能保存，因为别的用户已经修改了同一条记录
保守式并发（Pessimistic Concurrency） – 假定并发冲突经常发生，并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为；那么，当一个用户开始编辑一条记录，锁定该记录，从而防止其他用户编辑或删除该记录，直到他完成并提交自己的更改
当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
并发控制的类型
通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：
保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
保守式并发
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
开放式并发
在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。
当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
最后的更新生效
当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：
用户 A 从数据库获取一项记录。
用户 B 从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。
在上述情况中，用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制
因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。
如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。
版本号方法
在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。
处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本号进行比较：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。
保存所有值方法
使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。
对于第二种情况的处理：
因为是大并发请求，也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对大数据量进行检索，所以需要考虑查询效率的问题
1.对表按查询条件建立索引
2.对查询语句进行优化
3.可以考虑对查询数据使用缓存
对于第三种情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
2.将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多

⑤ 大数据时代的网络营销与传统营销如何进行整合

大数据时代，网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。
具体网络营销如何同传统营销结合：
1、首先，企业应该了解自己的产品。不是什么样的产品都适合通过互联网进行营销推广，正确把握自身产品的特点是一切营销的基础。只有了解了产品自身的特点才能明确产品能够满足的市场需求，才能进一步描述出目标客户群体的特点。当然，产品销售出去后也并不是营销的结束，而恰恰是营销开始。
2、其次，需要了解目标市场的消费者特征。在网络上并不是任何人都可能成为企业的客户。由于网络用户结构的复杂性，企业很难特别清晰的划分出目标市场的群体情况。但是，还是可以通过用户的某些特征对网络用户进行分类，进而实现把握目标市场消费群体的主要特征。
3、再次，网络营销的战略推广。网络的好处之一就是有多种资源可以使用，企业可以根据自己的财务情况以及产品特点选择不同的营销传播方式。当然，消费者也可以通过主动的接受或者被动的告知来获取企业的营销内容。在面对海量信息的网络，任何想靠一种营销推广方式就将信息传递给目标消费者是不现实的。付费的广告、搜索排名等方式主要针对的客户群体是进行有目的搜索的消费者，虽然这种方式能够很好的向目标消费者传递产品或者企业信息，但是这种方式的弊端就是投入成本较大，而且一旦费用支持减少，效果就会立即减弱。非付费的方式非常多，其目的是扩大信息传播面，使目标消费者能够更容易的接触到企业、产品等信息，实现最终的销售。虽然非付费的方式能够很大幅度的节约营销成本，但是这种方式的效果难以保证，使用不当的话却能够带来负面影响。所以网络营销需要从战略的角度出发，有针对性的选择、综合使用几种传播方式，以达到营销推广的目的。这一步是网络营销的核心，是传统营销与网络有机结合的体现。
4、最后，网络营销效果评估。虽然网络营销是一个新的营销方向且还处于发展阶段，不过还是可以对营销效果进行评估。付费方面可以通过在线系统的数据收集，进行投入产出比的计算，实现效果评估。非付费方面主要通过网络浏览量、转发情况、互动情况等细分项目进行评估，从而实现效果评估。结合两种方式，在实现网络营销的同时，也能够为企业提供及其丰富的市场数据，好的网络营销活动是企业一举多得的战略举措。

⑥ 大数据、云计算在传统行业有哪些应用场景

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算的主要应用：

云物联，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

云安全，一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。

云存储，在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

⑦ 大数据技术的出现对传统决策逻辑与决策文化带来了哪些挑战

第一，进入大数据时代以来，企业决策不再一味依赖企业中的少数人，要求企业全体人员都需参与企业决策。所以企业必须及时更新决策组织与企业决策文化，一般情况下，企业内部决策组织包括集中与分散二种。集中则强调拥有稳定的环境，分散则可以应用于不稳定的环境中，其本身可以适应各种环境，在引入大数据技术以后，分散式决策组织有着更强的信息处理与加工能力，其有效影响着正确决策的制订。再有，基于大数据技术的决策环境也处于不断发展变化当中，表现为明显的分散性，所以高层领导与此相对应也不会集中，由此分散式决策结构得以普遍应用。第二，企业决策权受企业决策文化的影响。进入大数据时代以来，企业当中已经逐步形成了新型文化观点，企业决策文化得以不断丰富与发展。（1）企业决策逻辑发生了改变，收集信息与应用信息在决策中的作用日益重要，企业逐步认识到全体员工决策的重要性，高度重视广大员工提出的意见；（2）企业将培养数据分析专业人才放在重要地位，利用各种优惠措施支持企业内部员工提高自己的数据应用能力，由此推动了企业决策文化的顺利发展。

⑧ 大数据时代和传统数据有什么区别

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(8)大数据并发传统扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。