在大數據時代，傳統的數據處理方法還適用嗎？

大數據環境下的數據處理需求

大數據環境下數據來源很是豐富且數據類型多樣，存儲和分析挖掘的數據量龐大，對數據展示的要求較高，而且很看重數據處理的高效性和可用性。

傳統數據處理方法的不足

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，大多采用關係型數據庫和並行數據倉庫便可處理。對依靠並行計算提高數據處理速度方面而言，傳統的並行數據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。

傳統的數據處理方法是以處理器爲中心，而大數據環境下，須要採起以數據爲中心的模式，減小數據移動帶來的開銷。所以，傳統的數據處理方法，已經不能適應大數據的需求！

大數據的處理流程包括哪些環節？每一個環節有哪些主要工具？

大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程並沒有太大差別，主要區別在於：因爲大數據要處理大量、非結構化的數據，因此在各個處理環節中均可以採用MapReduce等方式進行並行處理。

大數據技術爲何能提升數據的處理速度？

大數據的並行處理利器——MapReduce

大數據能夠經過MapReduce這一併行處理技術來提升數據的處理速度。MapReduce的設計初衷是經過大量廉價服務器實現大數據並行處理，對數據一致性要求不高，其突出優點是具備擴展性和可用性，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。

MapReduce將傳統的查詢、分解及數據分析進行分佈式處理，將處理任務分配到不一樣的處理節點，所以具備更強的並行處理能力。做爲一個簡化的並行處理的編程模型，MapReduce還下降了開發並行應用的門檻。

MapReduce是一套軟件框架，包括Map（映射）和Reduce（化簡）兩個階段，能夠進行海量數據分割、任務分解與結果彙總，從而完成海量數據的並行處理。歡迎加入大數據學習交流分享羣： 658558542   一塊兒吹水交流學習（☛點擊便可加入羣聊）

MapReduce的工做原理實際上是先分後合的數據處理方式。Map即「分解」，把海量數據分割成了若干部分，分給多臺處理器並行處理；Reduce即「合併」，把各臺處理器處理後的結果進行彙總操做以獲得最終結果。如右圖所示，若是採用MapReduce來統計不一樣幾何形狀的數量，它會先把任務分配到兩個節點，由兩個節點分別並行統計，而後再把它們的結果彙總，獲得最終的計算結果。

MapReduce適合進行數據分析、日誌分析、商業智能分析、客戶營銷、大規模索引等業務，並具備很是明顯的效果。經過結合MapReduce技術進行實時分析，某家電公司的信用計算時間從33小時縮短到8秒，而MKI的基因分析時間從數天縮短到20分鐘。

說到這裏，再看一看MapReduce與傳統的分佈式並行計算環境MPI到底有何不一樣？MapReduce在其設計目的、使用方式以及對文件系統的支持等方面與MPI都有很大的差別，使其可以更加適應大數據環境下的處理需求。

大數據技術在數據採集方面採用了哪些新的方法

系統日誌採集方法

不少互聯網企業都有本身的海量數據採集工具，多用於系統日誌採集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，這些工具均採用分佈式架構，能知足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。

網絡數據採集方法：對非結構化數據的採集

網絡數據採集是指經過網絡爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息。該方法能夠將非結構化數據從網頁中抽取出來，將其存儲爲統一的本地數據文件，並以結構化的方式存儲。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集，附件與正文能夠自動關聯。

除了網絡中包含的內容以外，對於網絡流量的採集可使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。

其餘數據採集方法

對於企業生產經營數據或學科研究數據等保密性要求較高的數據，能夠經過與企業或研究機構合做，使用特定系統接口等相關方式採集數據。

結語

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