大数据解决方案主要用于存储哪种类型的数据?

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大数据解决方案主要用于存储二进制类型的数据。

数据还包括了结构化数据和非结构化数据,邮件,Word,图片,音频信息,视频信息等各种类型数据,已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。非结构化数据的超大规模和增长,占总数据量的80~90%,比结构化数据增长快10倍到50倍,是传统数据仓库的10倍到50倍。

大数据特点:

海量数据有不同格式,第一种是结构化,我们常见的数据,还有半结据化网页数据,还有非结构化视频音频数据。而且这些数据化他们处理方式是比较大的。数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。

首先,一个典型的大数据解决方案,也就是大数据系统平台的构建,涉及到多个层次,数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等,每个流程阶段当中,都有多个组件可选择,关键是要能够满足实际的需求。

简单举例说明一下典型的一些组件:

文件存储:Hadoop HDFS

离线计算:Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算:Storm、Spark Streaming

K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB

资源管理:YARN、Mesos

日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析:Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务:Zookeeper

集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib

数据同步:Sqoop

任务调度:Oozie

大数据分析系统平台方案有很多,其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控,思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌,经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商(2020)”,凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。


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