大数据的结构层级

随着互联网的发展，越来越多的信息充斥在网络上，而大数据就是依靠对这些信息的收集、分类、归纳整理出我们所需要的信息，然后利用这些信息完成一些工作需要的一项能力技术。

今天，北京电脑培训主要就是来分析一下，大数据这项技术到底有那几个层次。

移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和处理上的挑战。

从2006年4月第一个ApacheHadoop版本发布至今，Hadoop作为一项实现海量数据存储、管理和计算的开源技术，已迭代到了v272稳定版，其构成组件也由传统的三驾马车HDFS、MapReduce和HBase社区发展为由60多个相关组件组成的庞大生态，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。其生态系统从10版的三层架构演变为现在的四层架构：

底层——存储层

现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和服务器架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。

区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。而Cloudera在2023年10月公布的分布式关系型数据库Kudu有望成为下一代分析平台的重要组成，它的出现将进一步把Hadoop市场向传统数据仓库市场靠拢。

中间层——管控层

管控层对Hadoop集群进行高效可靠的资源及数据管理。脱胎于MapReduce10的YARN已成为Hadoop20的通用资源管理平台。如何与容器技术深度融合，如何提高调度、细粒度管控和多租户支持的能力，是YARN需要进一步解决的问题。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService组件实现了对数据层面的安全管控。

鼎捷ERP的数据承载能力取决于多种因素，例如硬件配置、软件版本、数据库类型、系统设置等等。一般来说，鼎捷ERP可以处理较大规模的企业数据，但具体的数据承载能力需要参考官方文档或咨询厂商以获取更准确的信息。

鼎捷ERP V65版本的单服务器最大可支持数据量为200GB左右（包括数据库和文件存储），同时可以支持1000个以上的用户并发访问。如果需要处理更大的数据量或提高系统性能，可以采用分布式部署、负载均衡等方案进行优化。

需要注意的是，数据量并非唯一决定系统性能的因素，还需要综合考虑其他因素，例如系统稳定性、网络带宽、业务流程等等。因此，在使用鼎捷ERP处理大规模数据时，建议仔细评估系统的整体性能和稳定性，并进行适当的优化和调整。

DBS由以下几部分组成：l 数据库（DB）：DB是与一个企业（或组织）的各项应用有关的全部数据的集合。DB分成两类，一类是应用数据的集合，称为物理数据库，它是数据库的主体；另一类是各级数据结构的描述，称为描述数据库，由DD系统管理。l 硬件：这一部分包括中央处理机、内存、外存、输人输出设备等硬件设备。在DBS中特别要关注内存、外存、I／O存取速度、可支持终端数和性能稳定性等指标，同时还要考虑支持连网的能力和配备必要的后备存储器等因素。此外，还要求系统有较高的通道能力，以提高数据的传输速度。l 软件：这一部分包括DBMS、OS、各种主语言和应用开发支撑软件等程序。DBMS是DBS的核心软件，要在OS支持下才能工作。为了开发应用系统，需要各种主语言，如COBOL、C、PL／I等；有些是属于面向对象程序设计语言，譬如 Visual C++、Java等语言点亮LIVE 11:42:33。l 应用开发支撑软件是为应用开发人员提供的高效率、多功能的交互式程序设计系统，一般包括报表生成器、表格系统、图形系统、具有数据库访问和表格I／O功能的软件、数据字典系统等。它们为应用程序的开发提供了良好的环境，可提高生产率20－100倍。目前，典型的数据库应用开发工具有Visual Basic 60、PowerBuilder 70和Delphi 50等系统。l 数据库管理员：要想成功地运转数据库，就要在数据处理部门配备管理人员一数据库管理员（记为DBA）。 DBA必须具有下列素质：熟悉企业全部数据的性质和用途；对所有用户的需求有充分的了解；对系统的性能非常熟悉；兼有系统分析员和运筹学专家的品质和知识。

大数据技术层面主要分为这几层

　1 预测分析技术

这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……

2 NoSQL数据库

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3 搜索和知识发现

支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。

4 大数据流计算引擎

能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

5 内存数据结构

通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。

6 分布式文件存储

为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7 数据虚拟化

数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和 *** 作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。

8 数据集成

用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9 数据准备

减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。

10 数据质量

使用分布式数据存储和数据库上的并行 *** 作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

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