如何利用大数据查询功能分析信息

当前,大数据、互联网+、云计算等词,已经成为人人熟知的词汇,各行业的用户都在高频度的接触这些专业术语,可以说大数据不仅是行业趋势,也已经在方方面面中影响着人们的生活,而如今这个时代已经算是“大数据时代”,使用大数据进行查询、分析变得很普遍。

以往传统行业中,业务系统多以OLTP1为主,尤其传统数据库数据量多数是几十万或几百万,数据千万就要分库,分表了,过亿了就要用到另外一种数据处理技术了。

我们正处在互联网时代,需要处理的数据规模增长至TB乃至PB级别,随着数据规模的持续增加,由应用产生数据类型已经较从前更为丰富,印象,捕获、储存、搜索、分析、分析以及可视化数据在不断挑战着传统的关系型数据库。

在大数据中,这些数据就像一车车的金矿石,先被放到一个矩形的仓库中存了起来。发现金矿,采集矿石,运回仓库,这些过程可能都不是最精彩的,大家最期盼的是如何将矿石变成金子,也就是炼金。大数据的“炼金术”就是发现数据的潜在价值。

在《大数据时代》这本书中说到,大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而是面对所有数据进行分析处理,并且具有大量、高速、多样、真实性等特征。

对于大数据信息的处理中,通常以批处理(Batch),即席查询和分析(Ad-hoc),流计算(Stream),这三种为主要方式,一般来说批处理通常是离线计算,对计算时效性要求不高,一个任务可以撇给它几十个T甚至上P的数据,它都可以吃的消。

流计算是在数据流入的同时即把相应的计算操作完成,有极高的时效性,非常适用于实时统计,根据预设规则预警,结合各种算法做预测等数据分析需求。

在各类形同中已经应用非常广泛。但流计算本质属于预计算分析,必须预先知道想要统计分析的数据或维度,根业内其它预计算引擎的短板一样,就是灵活度极大受限。

即席查询和分析的计算模式兼具了良好的时效性与灵活性,是对批处理,流计算两大计算模式有力补充。

通过大数据查询功能分析信息,必然需要海量数据信息,98数据可以拥有海量数据源,使用户在使用大数据分析时,不再担心数据源的情况。

大数据查询功能让数据查询更容易,基于物理说,计算路径床架数据模型帮助管理裸数据,相信未来的大数据查询会更加强大,为更多的人提供帮助。

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