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大数据

2018年3月21日  来源:51CTO传媒 作者: 提供人:68o66oic......

大数据拥抱云计算

在 PaaS 层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?

数据不大也包含智慧

一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们 80 后小时候,信息量没有那么大,也就看看书、看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字?

如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。

首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型:

结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。

非结构化的数据:现在非结构化的数据越来越多,就是不定长、无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了;例如语音,视频都是非结构化的数据。

半结构化数据:是一些 XML 或者 HTML 的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。

其实数据本身不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网页也是数据,我们称为 Data。

数据本身没有什么用处,但数据里面包含一个很重要的东西,叫做信息(Information)。

数据十分杂乱,经过梳理和清洗,才能够称为信息。信息会包含很多规律,我们需要从信息中将规律总结出来,称为知识(Knowledge),而知识改变命运。

信息是很多的,但有人看到了信息相当于白看,但有人就从信息中看到了电商的未来,有人看到了直播的未来,所以人家就牛了。

如果你没有从信息中提取出知识,天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。

有了知识,然后利用这些知识去应用于实战,有的人会做得非常好,这个东西叫做智慧(Intelligence)。

有知识并不一定有智慧,例如好多学者很有知识,已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道,但一到实干就歇菜,并不能转化成为智慧。

而很多的创业家之所以伟大,就是通过获得的知识应用于实践,最后做了很大的生意。

所以数据的应用分这四个步骤:数据、信息、知识、智慧。

最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据,能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策,改善我的产品。

例如让用户看视频的时候旁边弹出广告,正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时,另外推荐一些他非常想听的其他音乐。

用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标,输入文字对我来说都是数据,我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧,让用户陷入到我的应用里面不可自拔,上了我的网就不想离开,手不停地点、不停地买。

很多人说双十一我都想断网了,我老婆在上面不断地买买买,买了 A 又推荐 B,老婆大人说,“哎呀,B 也是我喜欢的啊,老公我要买”。

你说这个程序怎么这么牛,这么有智慧,比我还了解我老婆,这件事情是怎么做到的呢?

终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!

数据如何升华为智慧

数据的处理分以下几个步骤,完成了才最后会有智慧:

数据收集

数据传输

数据存储

数据处理和分析

数据检索和挖掘

数据收集

首先得有数据,数据的收集有两个方式:拿专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。

比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。

比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。

推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。

数据传输

一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。

数据存储

现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?

就是因为它有你历史的交易数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。

数据处理和分析

上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。

对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。

比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒。

这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。

数据检索和挖掘

检索就是搜索,所谓外事不决问 Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。

另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。

比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?

如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其时其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。

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大数据时代,众人拾柴火焰高

当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?

这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。

对于数据的收集:就 IoT 来讲,外面部署着成千上万的检测设备,将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来。

这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。

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对于数据的传输:一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。

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对于数据的存储:一台机器的文件系统肯定是放不下的,所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。

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对于数据的分析:可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完。

于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。

例如著名的 Terasort 对 1 个 TB 的数据排序,相当于 1000G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但并行处理 209 秒就完成了。

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所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完,大家一起干。

可是随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢?

大数据需要云计算,云计算需要大数据

说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活时,需要很多的机器一块做,真的是想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

例如大数据分析公司的财务情况,可能一周分析一次,如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着,一周用一次非常浪费。

那能不能需要计算的时候,把这一千台机器拿出来;不算的时候,让这一千台机器去干别的事情?

谁能做这个事儿呢?只有云计算,可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。

而云计算也会部署大数据放到它的 PaaS 平台上,作为一个非常非常重要的通用应用。

因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿,这个东西不是一般人能开发出来的,也不是一般人玩得转的,怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。

所以说就像数据库一样,还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了。

一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到公有云上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了。

云计算需要大数据,大数据需要云计算,二者就这样结合了。

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