文档介绍：如何打造高性能大数据分析平台
(2016-02-15 15:17:38) http://blog./s/
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数据提取
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分类: 大数据
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(例如数据提取,数据清洗,处理,存储,以及介绍)。本文应作为一个通用准则,以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
大数据是什么?
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同,所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征,通常称为数据的5 Vs。分别是大规模,多样性,高效性、准确性和价值性。
据Gartner称,大规模可以被定义为“在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源,同时也会来自于一些新兴的数据源,例如常规(手持、工业)设备,日志,汽车等,当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称,多样性可以定义如下:“高度变异的信息资产,在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据,由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一“。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备,传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此,实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。
根据Gartner,高效性可以被定义如下:“高速的数据流I/O(生产和消费),但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性,或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策,当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确(精确)的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信,金融,电子商务,社交媒体等,已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为,并推荐相关产品,提供危险交易预警服务,等等。
与其他IT系统一样,性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
大数据系统应包含的功能模块
大数据系统应该包含的功能模块,首先是能够从多种数据源获取数据的功能,数据的预处理(例如,清洗,验证等),存储数据,数据处理、数据分析等(例如做预测分析,生成在线使用建议等等),最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件
本节的其余部分简要说明了每个组分,如图1。
各种各样的数据源
当今的IT生态系统,需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序,批量上传或feed,流媒体直播数据,来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如,在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据,feed可能会来自于CSV文件,其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内,并且通常这些系统都是外部应用程序,由第三方供应商或团队提供并维护,所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
数据采集
第一步,获取数据。这个过程包括分析,验证,清洗,转换,去重,然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。
在下面的章节中,本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意,本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
存储数据
第二步,一旦数据进入大数据系统,清洗,并转化为所需格式时,这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中,本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
数据处理和分析
第三步,在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的,包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序,在规定的时间间隔内进行数据结果归集,执行机器学****算法,预测分析等。
在下面的章节中,本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
数据的可视化和数据展示
最后一个步骤,展示经过各