而缺點是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴展性強。而缺點是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結構或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫存儲結構關系型數(shù)據(jù)庫按照結構化的方法存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結構），再根據(jù)表的結構存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。雙流區(qū)數(shù)據(jù)采集
普遍采用實時性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應用對數(shù)據(jù)處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點不相適應。大數(shù)據(jù)突出強調數(shù)據(jù)的實時性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數(shù)據(jù)處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實時性的數(shù)據(jù)處理方式將會成為主流，不斷推動大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和進步。 新都區(qū)市場數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領域，數(shù)據(jù)采集領域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個人計算機兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個全新的時代。
線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應用日志、電子文檔、機器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結構單一關系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結構化，半結構化，非結構化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結構化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)的解釋是指對數(shù)據(jù)含義的說明，數(shù)據(jù)的含義稱為數(shù)據(jù)的語義，數(shù)據(jù)與其語義是不可分的。
大數(shù)據(jù)平臺該怎樣搭建呢？請看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個企業(yè)工作，基本上我都是通過這幅圖進行一些簡單的適應企業(yè)的調整，就可以完全搬過來使用了。針對上面這幅圖，有幾點跟大家講解說明下：1）大數(shù)據(jù)平臺由三個平臺+一個服務組成：工具平臺，大數(shù)據(jù)倉庫基礎平臺、大數(shù)據(jù)門戶，其中，工具平臺又包含運維平臺和數(shù)據(jù)采集平臺，大數(shù)據(jù)門戶又包含大數(shù)據(jù)分析平臺和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用平臺。2）講講每個平臺的作用。運維平臺主要負責整個大數(shù)據(jù)平臺的任務調度、任務監(jiān)控、元數(shù)據(jù)管理、權限管理等，分別由調度系統(tǒng)、任務監(jiān)控中心、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、權限管理系統(tǒng)等系統(tǒng)組成。大數(shù)據(jù)采集平臺主要負責把數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)倉庫平臺中。企業(yè)的大數(shù)據(jù)來源從大的角度來說，主要是從三個方面獲取數(shù)據(jù)，業(yè)務系統(tǒng)、行為日志采集系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)來源。每一個方面來源又包含途徑，大家可以看上面的圖就了解。這里特別要強調的是外部數(shù)據(jù)來源，可以通過網(wǎng)絡爬蟲工具收集，通過和相應的合作方進行數(shù)據(jù)交換，通過從數(shù)據(jù)商那里采購過來，也有極少部分可以通過一些大公司的開放平臺接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數(shù)據(jù)基礎平臺，在傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫時代。“小數(shù)據(jù)”是什么意思？新都區(qū)市場數(shù)據(jù)
從“數(shù)據(jù)”的字面意思看，數(shù)據(jù)包括“數(shù)字”和“依據(jù)”兩層含義。雙流區(qū)數(shù)據(jù)采集
在計算上則以分布式計算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實時數(shù)倉是近幾年提出的一種數(shù)倉架構，與離線數(shù)倉方案有相似之處，不同之處在于數(shù)據(jù)是實時的。這也是整個大數(shù)據(jù)從離線分布式計算邁向實時流計算過程中產(chǎn)生的。但個人認為實時數(shù)倉方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務場景中還是有很多局限性d.對于Lambda數(shù)倉架構，Kappa數(shù)倉架構，混合數(shù)倉架構這些架構更多的是應對與特定場景，這類數(shù)倉架構方案不具備一定的通用性.數(shù)倉的邏輯分層.數(shù)倉的設計步驟與原則a.業(yè)務場景調研需要明確業(yè)務場景的分類，比如行業(yè)類大概有電商場景，電信運營商場景，社交場景等等，這些場景不同帶來的是需求不同，需求不同則帶來的是模型之間的差異化b.需求調研不同的場景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉更多是服務于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務于應用系統(tǒng)，有的服務于C端。這些業(yè)務需求在統(tǒng)計、用戶畫像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調研根據(jù)實際業(yè)務場景，將業(yè)務側對齊，遵循關系型數(shù)據(jù)庫建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個從抽象到具體的一個不斷細化完善的分析，設計和開發(fā)的過程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務過程->聲明粒度->。雙流區(qū)數(shù)據(jù)采集
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