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淺析大數據的基礎架構
2018-03-21
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淺析大數據的基礎架構

大數據雖然在不同的應用場景、不同企業環境應用方式會千差萬別，但是常見的基本架構如圖示。大數據都會有自己的基礎架構平臺，一般推薦是基于云計算的動態彈性平臺，因為這將為大數據的分析處理提供強有力的支撐。當然，為了加速數據處理，Hadoop這類的基礎處理平臺也是必不可少的，包括實時數據處理的模塊，加速數據處理的進度。大數據的價值和時間密切相關，如果不能及時將大數據快速處理，分析后的結果很可能就成為“事后諸葛亮”，好聽好看沒用途，相信任何一個企業都不希望大數據成為擺設。當然，不同的行業、場景會有數據分析、展示模塊來配合，這些都需要數據科學家、分析師、開發者等共同配合完成，將移動互聯網、物聯網、社交媒體、實時數據流等進行分析處理，抽取出其中最有價值的規律、結論等，服務于我們面對的每個新明天和我們的新客戶需求。
   大數據不會推翻我們傳統構建的傳統結構化數據的堡壘，特別是普遍應用在企業數據中心的關系型數據庫，仍然會是處理結構化數據的主要工具。但在大數據時代，我們更應該聚焦非結構化數據，結構化數據已經有了不錯的歸宿，非結構化數據才是我們處理的難題。據預測，到2020年，非結構化數據將數十倍于傳統的結構化數據，成為大數據最主要的數據來源。Hadoop在大數據時代如日中天，成為很多企業追逐的對象，因為今天的Hadoop是非結構化數據的一大福音，通過Hadoop可以輕松掌控非結構化數據。
    但是我們要充分認識到大數據確實不是傳統關系型數據庫能夠輕松應對的，由于非結構化數據的來臨，傳統關系型數據庫立馬力不從心。同時，實時數據要求的低延遲、數據流處理也是傳統數據庫的軟肋。當然，靈活模式、云架構以及海量數據處理要求，都導致傳統關系型數據庫陷入困頓，只能尋找新的數據處理模式，比如Hadoop等，這也是開源的Hadoop如此受業界追捧的主要原因。



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