大數(shù)據(jù)技術(shù)仍存在大量不確定因素
對(duì)于動(dòng)不動(dòng)就憂天的杞人來(lái)說(shuō),如此龐大的數(shù)字可能是不詳?shù)?,預(yù)示著世界末日的來(lái)臨。而對(duì)于樂(lè)觀主義者來(lái)說(shuō),這些數(shù)字卻是一座信息金礦,隨著技術(shù)的進(jìn)步,其中所蘊(yùn)含的財(cái)富會(huì)越來(lái)越容易被挖掘出來(lái)。
進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代,出現(xiàn)了不少新興的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),使得對(duì)數(shù)據(jù)財(cái)富的儲(chǔ)存、處理和分析變得比以往任何時(shí)候都更便宜、更快速了。只要有了超級(jí)計(jì)算環(huán)境,那么大數(shù)據(jù)技術(shù)就能被眾多的企業(yè)所用,從而改變很多行業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的的方式。
我們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義是:利用一些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)篩選工具(包括但不限于Hadoop)對(duì)大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合進(jìn)行挖掘,以便提供有用的數(shù)據(jù)洞察。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念和“云計(jì)算”一樣,也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此,我們咨詢(xún)了多位分析師和研究大數(shù)據(jù)的專(zhuān)家,讓他們解釋大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么和不是什么,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的未來(lái)究竟意味著什么等諸多問(wèn)題。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展背景
對(duì)大企業(yè)而言,大數(shù)據(jù)的興起部分是因?yàn)橛?jì)算能力可用更低的成本獲得,且各類(lèi)系統(tǒng)如今已能夠執(zhí)行多任務(wù)處理。其次,內(nèi)存的成本也在直線下降,企業(yè)可以在內(nèi)存中處理比以往更多的數(shù)據(jù)。還有就是把計(jì)算機(jī)聚合成服務(wù)器集群越來(lái)越簡(jiǎn)單。IDC的數(shù)據(jù)庫(kù)管理分析師CarlOlofson認(rèn)為,這三大因素的結(jié)合便催生了大數(shù)據(jù)。
“我們不但能夠把這些事情做好,而且能夠以更低廉的成本去做這些事情,”他說(shuō)。“過(guò)去有些大型超級(jí)計(jì)算機(jī)就曾涉足過(guò)繁重的多處理系統(tǒng),一起構(gòu)建成緊密聚合的集群,但由于都是專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的硬件,所以其成本動(dòng)輒數(shù)十萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)美元。而現(xiàn)在,我們利用普通的商品化硬件也能獲得同樣的計(jì)算能力。這便幫助我們能夠更快、更便宜地處理更多的數(shù)據(jù)。”
當(dāng)然,并非所有擁有龐大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的企業(yè)都可以說(shuō)他們正在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)。IDC認(rèn)為,某項(xiàng)技術(shù)要想成為大數(shù)據(jù)技術(shù),首先必須是成本可承受的,其次是必須滿足IBM所描述的三個(gè)“V”判據(jù)中的兩個(gè):多樣性(variety)、體量(volume)和速度(velocity)。
多樣性是指,數(shù)據(jù)應(yīng)包含結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。體量是指聚合在一起供分析的數(shù)據(jù)量必須是非常龐大的。而速度則是指數(shù)據(jù)處理的速度必須很快。Olofson說(shuō),大數(shù)據(jù)“并非總是說(shuō)有數(shù)百個(gè)TB才算得上。根據(jù)實(shí)際使用情況,有時(shí)候數(shù)百個(gè)GB的數(shù)據(jù)也可稱(chēng)為大數(shù)據(jù),這主要要看它的第三個(gè)維度,也就是速度或者時(shí)間維度。假如我能在1秒之內(nèi)分析處理300GB的數(shù)據(jù),而通常情況下卻需要花費(fèi)1個(gè)小時(shí)的話,那么這種巨大變化所帶來(lái)的結(jié)果就會(huì)增加極大的價(jià)值。所謂大數(shù)據(jù)技術(shù),就是至少實(shí)現(xiàn)這三個(gè)判據(jù)中的兩個(gè)的可承受得起的一種應(yīng)用。” #p#
與開(kāi)源之關(guān)系
“很多人都認(rèn)為,Hadoop和大數(shù)據(jù)是同義詞。但這是個(gè)錯(cuò)誤,”Olofson解釋說(shuō)。例如Teradata、MySQL和一些“聰明的集群技術(shù)”的實(shí)施案例都沒(méi)有使用Hadoop,但也被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)的實(shí)施案例。
作為大數(shù)據(jù)的一種應(yīng)用環(huán)境,Hadoop之所以能夠引起人們的注意,是因?yàn)樗腔贛apReduce環(huán)境的,這是超算圈里很常用的一種簡(jiǎn)化環(huán)境,主要是由谷歌所創(chuàng)建的一個(gè)項(xiàng)目。Hadoop是和各種Apache項(xiàng)目密切相關(guān)的混合實(shí)施環(huán)境,其中包含了在MapReduce環(huán)境下服務(wù)器所創(chuàng)建的HBase數(shù)據(jù)庫(kù)。
軟件開(kāi)發(fā)人員一般會(huì)用一切利用到Hadoop以及相似的高級(jí)技術(shù)的手段來(lái)響應(yīng)——而這些技術(shù)很多都是在開(kāi)源社區(qū)里開(kāi)發(fā)的。“他們創(chuàng)建了一個(gè)令人眼花繚亂、變化多端的東西,即所謂的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)的鍵值多數(shù)都已利用了各種技術(shù)在處理能力、多樣化,或者數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模上做了優(yōu)化的,”Olofson說(shuō)。
開(kāi)源技術(shù)一般是沒(méi)有商業(yè)支持的,“所以這些東西還必須讓其進(jìn)化一段時(shí)間,逐漸剔除各種缺陷,而這一般需要數(shù)年的時(shí)間。這就是說(shuō),羽毛未豐的大數(shù)據(jù)技術(shù)目前還無(wú)法在普通市場(chǎng)上普及。”與此同時(shí),IDC預(yù)計(jì)至少有三家商業(yè)廠商會(huì)在年底之前對(duì)Hadoop提供某種類(lèi)型的支持服務(wù)。還有其他一些廠商,如Datameer等,也會(huì)提供帶有Hadoop組件的分析工具,允許企業(yè)開(kāi)發(fā)他們自己的應(yīng)用。例如Cloudera和Tableau等已經(jīng)在其產(chǎn)品中用到了Hadoop。