海量数据股吧~海量数据分析处理方法( 七 )
如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破 。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据 。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变 。
基于从客户那里了解的工作负载要求，NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content） 。
1. 大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 – 指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果 。
2. 高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 – 指的是处理极端高速的关键数据的要求 。它支持快速有效地消化和处理大型数据集 。
3. 大内容（Big Content），不丢失任何信息- 指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复 。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块 。
大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT 支持引入了新的基础架构 。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限 。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势 。
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Q4：海量数据处理是什么意思？？所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作 。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存 。
Q5：如何处理海量数据在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在 。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了 。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高 。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源 。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的 。
三、要求很高的处理方法和技巧 。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结 。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则 。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：
一、选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错 。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等 。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时 。
二、编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序 。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题 。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等 。
三、对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同 。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下 。
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