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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)已經(jīng)成為了不可避免的趨勢(shì)。在這個(gè)過(guò)程中，如何高效地管理數(shù)據(jù)成為了一個(gè)十分要緊的話題。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)雖然能夠滿足數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理需要，但是隨著數(shù)據(jù)的增加，它們的性能也會(huì)逐步受到限制。因此，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸成為了解決這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)重要手段。此次小象帶著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)了，極大地解決了數(shù)據(jù)管理的煩惱。
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分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是在多個(gè)物理位置上的數(shù)據(jù)庫(kù)，它們相互協(xié)調(diào)工作以提供統(tǒng)一的服務(wù)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)，節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交換和協(xié)作可以實(shí)現(xiàn)集中管理和優(yōu)化性能。相比于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它可以擴(kuò)展至無(wú)限數(shù)量的機(jī)器和數(shù)據(jù)量，而且能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。
如何使用小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)？
小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)高可擴(kuò)展、高性能、高可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，能夠支持多種數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。使用小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，您只需要將數(shù)據(jù)上傳至云端，便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和查詢。小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)不僅能夠保證數(shù)據(jù)安全，還可以保證數(shù)據(jù)的可靠性和高可用性。
小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)
1. 高可擴(kuò)展性：小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以輕松支持?jǐn)?shù)百臺(tái)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模集群，具有高水平可擴(kuò)展性。
2. 高性能：小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)能夠支持高速的數(shù)據(jù)讀寫和即時(shí)查詢，可以滿足高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理需要。
3. 數(shù)據(jù)可靠性高：小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)采用多副本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，能夠保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性，即使在某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，依然能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。
4. 數(shù)據(jù)一致性高：小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)采用的分布式事務(wù)機(jī)制能夠保證數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上的一直性。
小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景
小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以用于需要大量跨地理位置數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高并發(fā)讀寫數(shù)據(jù)處理、及高容錯(cuò)性、高可用性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如：
1. 電子商務(wù)：電子商務(wù)網(wǎng)站需要存儲(chǔ)大量的商品信息和訂單信息，小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以提供穩(wěn)定的存儲(chǔ)和高效的查詢服務(wù)。
2. 金融領(lǐng)域：金融領(lǐng)域需要存儲(chǔ)大量的交易數(shù)據(jù)，并保證數(shù)據(jù)的安全，小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以滿足其需求。
3. 物流：物流公司需要存儲(chǔ)大量的訂單信息和配送信息，小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以提供良好的性能和可靠性保障。
隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，小象分布式數(shù)據(jù)庫(kù)作為一種新型的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，極大地解決了數(shù)據(jù)管理的煩惱。它的高可擴(kuò)展性、高性能、高可靠性被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、金融、物流等領(lǐng)域。越來(lái)越多的企業(yè)開始采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決數(shù)據(jù)管理的問(wèn)題，同時(shí)也在不斷地迭代和升級(jí)，為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)更多的創(chuàng)新和變革。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 小象編程課要學(xué)多長(zhǎng)時(shí)間
- 大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)包括哪些
小象編程課要學(xué)多長(zhǎng)時(shí)間
編程培訓(xùn)課程大概需要三個(gè)月的時(shí)間，因?yàn)榫幊踢€需要學(xué)習(xí)山宏編程語(yǔ)言以及數(shù)據(jù)庫(kù)等一系列的培訓(xùn)課程。不是一朝一夕晌州就能學(xué)會(huì)。如需學(xué)習(xí)少兒編程，推薦選擇童程童美。逗謹(jǐn)冊(cè)
大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)包括哪些
大數(shù)據(jù)技核哪慶術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技緩吵術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。智能職涯（bigdata-job)總結(jié)了大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)改握據(jù)安全等）。
與傳統(tǒng)的在線信碧改聯(lián)機(jī)分析處理OLAP不慧棗同，對(duì)大數(shù)據(jù)的深度分析主要基于大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，一般而言，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程可以歸結(jié)為更優(yōu)化定義于大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的目標(biāo)函數(shù)并且通過(guò)一個(gè)循環(huán)迭代的算法實(shí)現(xiàn)。
1、編程語(yǔ)言：Python/R
2、數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、MongoDB、Redis等
3、數(shù)據(jù)分析工具講解、數(shù)值計(jì)算包滑判、Pandas與數(shù)據(jù)庫(kù)… 等
4、進(jìn)階：Matplotlib、時(shí)間序列分析/算法、機(jī)器學(xué)習(xí)… 等
本人03年計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)畢業(yè)，轉(zhuǎn)行到商業(yè)數(shù)據(jù)分析，大學(xué)教書7年，從網(wǎng)絡(luò)到數(shù)據(jù)庫(kù)、軟件開發(fā)；2023年接觸數(shù)據(jù)分析，，一路學(xué)習(xí)，進(jìn)入某上市公司做人才測(cè)評(píng)工作，開始正式入行，從產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、產(chǎn)品快速測(cè)試、用戶圖譜、數(shù)據(jù)采集、報(bào)表、可視化制作等入手，后來(lái)到建模、對(duì)比分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類等，后來(lái)又去阿XXX呆了一年多，然后又和加拿大一幫分析師一起工作，從他們身上學(xué)到很多思維方式和分析經(jīng)驗(yàn)，對(duì)如何通過(guò)數(shù)據(jù)去解決企業(yè)實(shí)踐問(wèn)題的能力提升很多?，F(xiàn)在自己和加拿大哥們開公司,專門為中國(guó)企業(yè)做數(shù)據(jù)商業(yè)咨詢服務(wù)，業(yè)務(wù)太多都有點(diǎn)忙不過(guò)來(lái)了。另外一塊業(yè)務(wù)就是為阿里云提供大數(shù)據(jù)分析教育內(nèi)容，比如高校大數(shù)據(jù)專業(yè)的課程體系、實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品等，阿里云大數(shù)據(jù)分析師ACP認(rèn)證整套體系和認(rèn)證考試培訓(xùn)研發(fā)都是我們公司開發(fā)的。還有每年全國(guó)各高校大數(shù)據(jù)專業(yè)的師資培訓(xùn)都是我們?cè)谧?。所以總結(jié)我個(gè)人的學(xué)習(xí)路徑和方法及認(rèn)知，給你們提供一條學(xué)習(xí)路徑，希望對(duì)你們?cè)诖髷?shù)據(jù)商業(yè)分析師這條職業(yè)道路上有所幫助！
以職業(yè)能力結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)圖譜
目前就業(yè)市場(chǎng)之一層在5-8K；第二層年薪15-30萬(wàn)；第三層50萬(wàn)年薪以上
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具體學(xué)習(xí)路徑與方法：
之一層通用技能
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1、 通用技能是作為數(shù)據(jù)分析師必須具備的分析工具和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)；
數(shù)據(jù)編程：數(shù)據(jù)編程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有語(yǔ)言基礎(chǔ)的小伙伴上手很快，語(yǔ)法、函數(shù)、面向?qū)ο筮@些都比較簡(jiǎn)單，沒(méi)有基礎(chǔ)的小伙伴也可以自學(xué)，不是很難，推薦的學(xué)習(xí)《小象學(xué)院》每天學(xué)習(xí)一節(jié)課，聽完后可以去阿里云大廳肆學(xué)官網(wǎng)去做一些Clouder，增加對(duì)Python在項(xiàng)目中的使用場(chǎng)景理解，數(shù)據(jù)清洗、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化這些是工作中經(jīng)常用到的。
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2、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：主要是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模，分析師對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要了解，這些基礎(chǔ)課程完全可以自學(xué)，推薦優(yōu)達(dá)學(xué)城里面有這些課程，老師講的HIA不錯(cuò)，也可以去九道門做些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，他們有時(shí)候搞活動(dòng)是免費(fèi)的；如果你覺(jué)得還是難，那就采用最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)路徑，直接買MYSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的書看，隨便到網(wǎng)上去找個(gè)免費(fèi)的MYSQL課程聽；先解決會(huì)的問(wèn)題。
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另外分布式存儲(chǔ)HDOOP需要簡(jiǎn)單了解就可以了，如果能自己搭建3個(gè)節(jié)點(diǎn)跑通，個(gè)人覺(jué)得就OK了，
3、 云計(jì)算：做為分析師對(duì)云計(jì)算的技術(shù)作為了解就可以了，可以不做目前的強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)容
4、 數(shù)據(jù)預(yù)處理：這個(gè)是數(shù)據(jù)分析師必須時(shí)刻記住的事情，從我們這個(gè)行業(yè)有句行話，叫垃圾進(jìn)來(lái)垃圾出去，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；這個(gè)課程主要是看大家對(duì)數(shù)據(jù)仔衡的理解和質(zhì)量控制的方法，目前市場(chǎng)上有專門的崗位就叫ETL數(shù)據(jù)清洗工程師；有專門的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制或者數(shù)據(jù)清洗的書。
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5、 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化不是很難，如果不要求特別美工的話，大家先理解圖表，再研究研究?jī)x表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不錯(cuò)，主要是展示的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)需要規(guī)劃。
6、 大數(shù)據(jù)技術(shù):這個(gè)相對(duì)來(lái)說(shuō)有些難度，如果是學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)類專業(yè)小伙伴就非常有優(yōu)勢(shì)了，其他專業(yè)的小伙伴也不用擔(dān)心，畢竟工作后還可以繼續(xù)學(xué)習(xí)，在工作中用的比較多的是聚類、關(guān)聯(lián)、決策樹、線性回歸等，如果你不去做模型和算法工程師那么只需要會(huì)用就可以了，實(shí)在不行有專業(yè)的工具讓我們用，比如第四范式的產(chǎn)品和阿里云的機(jī)器學(xué)習(xí)PAN都是可以直接出結(jié)果的工具；
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7、 分析&AI：這部分先了解數(shù)據(jù)分析的基本流程和分析手法；上面的如果都學(xué)了，可以到阿里云大學(xué)上面去做幾個(gè)數(shù)據(jù)分析方面的案例，增加對(duì)數(shù)據(jù)分析的流程理解和相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)的，比較簡(jiǎn)單，建議大家自己編程實(shí)現(xiàn)，也可以到天池大賽上去看一些案例，自己做做訓(xùn)練。
以上的工具學(xué)習(xí)如果自學(xué)的小伙伴覺(jué)得很難堅(jiān)持，那就只能去報(bào)培訓(xùn)班了，需要提醒大家的是目前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)愚弄混雜，在工具教學(xué)上有些機(jī)構(gòu)還算馬馬虎虎，大部分培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的老師根本沒(méi)做過(guò)商業(yè)分析項(xiàng)目，很多思維方式可能會(huì)誤導(dǎo)你念伏做。至于那個(gè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好，我也不是很清楚，個(gè)人覺(jué)得自己堅(jiān)持以上東西是可以自學(xué)的，做好規(guī)劃一步步往前，時(shí)間可能長(zhǎng)點(diǎn)，需要恒心，哈哈！
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第二層商業(yè)分析
學(xué)完通用技能后你是否能真正入門，到企業(yè)能干活就看這一層了，在寫這篇學(xué)習(xí)路徑的時(shí)候我?guī)痛蠹液?jiǎn)單做了中國(guó)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的調(diào)查分析，北風(fēng)網(wǎng)、傳智播客、達(dá)內(nèi)、千峰、兄弟連、容大、華信智原等稍微好點(diǎn)的能做之一層，第二層都做不了，主要原因分析真正做大數(shù)據(jù)商業(yè)咨詢?nèi)瞬哦荚诿?，專業(yè)做數(shù)據(jù)咨詢的公司員工一是沒(méi)時(shí)間，二是價(jià)格高，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)請(qǐng)不起。
我?guī)痛蠹铱偨Y(jié)了，目前中國(guó)市場(chǎng)大部分企業(yè)招聘大數(shù)據(jù)分析師主要為四個(gè)層面服務(wù)；一為產(chǎn)品經(jīng)理服務(wù)，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品經(jīng)理不懂?dāng)?shù)據(jù)分析，而新產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、產(chǎn)品敏捷測(cè)試等都需要數(shù)據(jù)分析師幫助完成，后期產(chǎn)品迭代優(yōu)化還是需要數(shù)據(jù)分析師采集用戶行為、習(xí)慣、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)來(lái)完成。二是為運(yùn)營(yíng)服務(wù)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的用戶流量、促銷、顧客關(guān)系管理等需要數(shù)據(jù)分析師幫助完成；三是公司數(shù)據(jù)制定和標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、各部門數(shù)據(jù)打通，數(shù)據(jù)化管理等工作需要數(shù)據(jù)分析師完成，四是數(shù)據(jù)情報(bào)和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)為高層服務(wù)。
從以上四個(gè)方面我們?cè)偃タ吹诙拥纳虡I(yè)分析能力和業(yè)務(wù)知識(shí)能力就顯得尤為重要，這個(gè)時(shí)候是考驗(yàn)分析師的業(yè)務(wù)理解能力及通過(guò)數(shù)據(jù)為企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說(shuō)服能力。
小伙伴們要想快速進(jìn)入第二層只有三種方式，一是鎖定一個(gè)行業(yè)，剛開始別嫌工資低，入行1年左右，拼的就是悟性和鉆勁，也能進(jìn)入，如果運(yùn)氣好找個(gè)專業(yè)做數(shù)據(jù)咨詢的公司那就很快，一個(gè)項(xiàng)目下來(lái)套路就明白了；二是能遇到一個(gè)比較牛的師傅，人家愿意教你，這個(gè)也很快，我就是遇到師傅的人，半年時(shí)間就完成第二層，不過(guò)本人原來(lái)做過(guò)教師，口才、文案這些軟性技能比較強(qiáng)；呵呵。第三種方法推薦去阿里合作伙伴決明科技，這家公司是專門做數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)的，這家公司有一塊業(yè)務(wù)是做教育的，比如企業(yè)培訓(xùn)（阿里的合作企業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)培訓(xùn)都是這家公司在交付），師資培訓(xùn)（這家公司每年做二期高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用師資培訓(xùn)），去年和前年做了二期大數(shù)據(jù)商業(yè)分析實(shí)訓(xùn)，有的被他們公司留下了，其他學(xué)員被阿里系的企業(yè)一搶而空，聽說(shuō)企業(yè)招聘一個(gè)人還給這個(gè)公司錢；不過(guò)他們招人實(shí)訓(xùn)要求比較高，首先要本科及以上學(xué)歷，要會(huì)分析工具和數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)知識(shí)；具體情況小伙伴可以去百度一下九道門就知道了。另外聽說(shuō)很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)租他們的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái).
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第三層：上面我說(shuō)在入行的時(shí)候建議大家選擇一個(gè)行業(yè)，不要輕易換行業(yè)，大數(shù)據(jù)商業(yè)分析師對(duì)行業(yè)的要求很高，本身如果你是行業(yè)專家有加上懂?dāng)?shù)據(jù)分析，那就是行業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)分析大牛了，這個(gè)需要時(shí)間和項(xiàng)目沉淀，現(xiàn)在這種行業(yè)大牛在國(guó)內(nèi)很少，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析行業(yè)中國(guó)才剛剛發(fā)展，企業(yè)才剛剛接受這個(gè)崗位！
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這個(gè)行業(yè)非常不錯(cuò)的，非常有潛力，偏商科，技術(shù)輔助；真正的大牛不是特別看重?cái)?shù)據(jù)分析技術(shù)，而是分析思維，能用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)在產(chǎn)品、價(jià)格、促銷、顧客、流量、財(cái)務(wù)、廣告、流程、工藝等方面進(jìn)行價(jià)值提升。主要是三個(gè)方面的分析，一是現(xiàn)狀分析、二是原因分析、三是預(yù)測(cè)分析。
洋洋灑灑寫了這么多，希望對(duì)您有一些啟發(fā)和幫助！也希望我們以后在大數(shù)據(jù)商業(yè)分析的江湖上進(jìn)行切磋相遇！祝您學(xué)業(yè)有成，盡快入行，加油！
想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，是不是首先要知道大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些呢？也好知道自己未來(lái)應(yīng)該往哪個(gè)方向發(fā)展，應(yīng)該重點(diǎn)學(xué)習(xí)歲悉哪些知識(shí)？
抽象而言，各種大數(shù)據(jù)技術(shù)無(wú)外乎分布式存儲(chǔ) + 并行計(jì)算。具體體現(xiàn)為各種分布式文件系統(tǒng)和建立在其上的并行運(yùn)算框架。這些軟件程序都部署在多個(gè)相互連通、統(tǒng)一管理的物理或虛擬運(yùn)算節(jié)點(diǎn)之上，形成集群(cluster)。因此不妨說(shuō)，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。
下面介紹幾種當(dāng)前比較流行的大數(shù)據(jù)技術(shù)：
1.Hadoop
Hadoop無(wú)疑是當(dāng)前很知名的大數(shù)據(jù)技術(shù)了。
2023年到2023年間，Google發(fā)布了關(guān)于GFS、MapReduce和BigTable三篇技術(shù)論文(這幾篇論文成為了后來(lái)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展的重要基石)。當(dāng)時(shí)一位因公司倒閉賦閑在家的程序員Doug Cutting根據(jù)前兩篇論文，開發(fā)出了一個(gè)簡(jiǎn)化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce計(jì)算框架，這就是Hadoop當(dāng)初的版本。后來(lái)Cutting被Yahoo雇傭，得以依賴Yahoo的資源改進(jìn)Hadoop,并將其貢獻(xiàn)給了Apache開源社區(qū)。
簡(jiǎn)單描述Hadoop原理：數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)，運(yùn)算程序被發(fā)派到各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分別運(yùn)算(Map)，再將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行合并歸一(Reduce)，生成結(jié)果。相對(duì)于動(dòng)輒TB級(jí)別的數(shù)據(jù)，計(jì)算程序一般在KB – MB的量級(jí)，這種移動(dòng)計(jì)算不移動(dòng)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)節(jié)約了大量網(wǎng)絡(luò)帶寬和時(shí)間，并使得運(yùn)算過(guò)程可以充分并行化。
在其誕生后的近10年里，Hadoop憑借其簡(jiǎn)單、易用、高效、免費(fèi)、社區(qū)支持豐富等特征成為眾多企業(yè)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)實(shí)施的首選。
2.Storm
Hadoop雖好，卻有其“死穴”.其一：它的運(yùn)算模式是批處理。這對(duì)于許多有實(shí)時(shí)性要求的業(yè)務(wù)就無(wú)法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他們自己的基于流的運(yùn)算框架——Storm。不同于Hadoop一次性處理所有數(shù)據(jù)并得出統(tǒng)一結(jié)果的作業(yè)(job)，Storm對(duì)源源導(dǎo)入的數(shù)據(jù)流進(jìn)行持續(xù)不斷的處理，隨時(shí)得出增量結(jié)果。
3.Spark
Hadoop的另一個(gè)致命弱點(diǎn)是：它的所有中間結(jié)果都需要進(jìn)行硬盤存儲(chǔ)，I/O消耗巨大，這就使得它很不適合多次迭代的運(yùn)算。而大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，恰恰要求大量迭代運(yùn)算。
2023年開始，UC Berkeley AMP Lab開始研發(fā)分布式運(yùn)算的中間過(guò)程全部?jī)?nèi)存存儲(chǔ)的Spark框架，由此在迭代計(jì)算上大大提高了效率。也因此成為了Hadoop的強(qiáng)有力競(jìng)爭(zhēng)者。
4.NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，不過(guò)一般用來(lái)指稱那些建立在分布式文件系統(tǒng)(例如HDFS)之上，基于key-value對(duì)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。
相對(duì)于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)無(wú)需主鍵和嚴(yán)格定義的schema。于是，大量半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以在未經(jīng)清洗的情況下直接進(jìn)行存儲(chǔ)。這一點(diǎn)滿足了處理大量、高速、多樣的大數(shù)據(jù)的基扒需求。當(dāng)前比較流行的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。
NoSQL并不是沒(méi)有SQL,而是不僅僅有(not only)SQL的意思。為了兼容之前許多運(yùn)行在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)上的業(yè)務(wù)邏輯，有很多在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行SQL的工具涌現(xiàn)出來(lái)，典型的例如Hive和Pig,它們將用戶乎鋒乎的SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)化成MapReduce作業(yè)，在Hadoop上運(yùn)行。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入發(fā)展的“快車道”，急需大量?jī)?yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才作為后盾。能夠在大數(shù)據(jù)行業(yè)崛起的初期進(jìn)入到這個(gè)行業(yè)當(dāng)中來(lái)，才有機(jī)會(huì)成為時(shí)代的弄潮兒。
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