大數據決策分析平台

1. 哪個大數據分析軟體比較好用

每個人用的數據工具都不一樣的，目前我在用bdp個人版，從數據接入、處理、分析，再回到最後的可視化答呈現，感覺都還不錯，解決了我很多數據問題，推薦個好用的數據可視化工具，大數據魔鏡，有很多種可視化效果，可自由搭配顏色，做標記。有分析、探索、挖掘及決策樹功能，可連接資料庫，實時更新數據。

2. 如何搭建大數據分析平台

1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。

3. 如何設計企業級大數據分析平台

統企業的OLAP幾乎都是基於關系型資料庫，在面臨「大數據」分析瓶頸，甚至實時數據分析的挑戰時，在架構上如何應對?本文試擬出幾個大數據OLAP平台的設計要點，意在拋磚引玉。
突破設計原則
建設企業的大數據管理平台(Big Data Management Platform)，第一個面臨的挑戰來自歷史數據結構，以及企業現有的資料庫設計人員的觀念、原則。數據關系、ACID在關系資料庫幾十年的統治時期是久得人心，不少開發人員都有過為文檔、圖片設計數據表，或將文檔、圖片序列化為二進制文件存入關系資料庫的經歷。在BDMP之上，我們需要對多種不同的格式的數據進行混合存儲，這就必須意識到曾經的原則已經不再適用——One size dosen』t fit all，新的原則——One size fits a bunch.
以下是我列出的一些NoSQL資料庫在設計上的模式：
文檔資料庫：數據結構是類JSON，可以使用嵌入(Embed)或文檔引用(Reference)的方式來為兩個不同的文檔對象建立關系;
列簇資料庫：基於查詢進行設計，有寬行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的設計決策;
索引資料庫：基於搜索進行設計，在設計時需要考慮對對每個欄位內容的處理(Analysis)。
搜索和查詢的區別在於，對返回內容的排序，搜索引擎側重於文本分析和關鍵字權重的處理上，而查詢通常只是對數據進行單列或多列排序返回即可。
數據存儲的二八原則
不少企業在解決海量數據存儲的問題上，要麼是把關系資料庫全部往Hadoop上一導入，要麼是把以前的非結構化數據如日誌、點擊流往NoSQL資料庫中寫入，但最後往往發現前者還是無法解決大數據分析的性能瓶頸，後者也無法回答數據如何發揮業務價值的問題。
在數據的價值和使用上，其實也存在著二八原則：
20%的數據發揮著80%的業務價值;
80%的數據請求只針對20%的數據。
目前來看，不管是數據存儲處理、分析還是挖掘，最完整和成熟的生態圈還是基於關系型資料庫，比如報表、聯機分析等工具;另外就是數據分析人員更偏重於查詢分析語言如SQL、R、Python數據分析包而不是編程語言。
企業大數據平台建設的二八原則是，將20%最有價值的數據——以結構化的形式存儲在關系型資料庫中供業務人員進行查詢和分析;而將80%的數據——以非結構化、原始形式存儲在相對廉價的Hadoop等平台上，供有一定數據挖掘技術的數據分析師或數據工程師進行下一步數據處理。經過加工的數據可以以數據集市或數據模型的形式存儲在NoSQL資料庫中，這也是後面要講到的「離線」與「在線」數據。
理解企業的數據處理需求
資料庫到數據倉庫，是事務型數據到分析型數據的轉變，分析型數據需要包括的是：分析的主題、數據的維度和層次，以及數據的歷史變化等等。而對大數據平台來說，對分析的需求會更細，包括：
查詢：快速響應組合條件查詢、模糊查詢、標簽
搜索：包括對非結構化文檔的搜索、返回結果的排序
統計：實時反映變化，如電商平台的在線銷售訂單與發貨計算出的庫存顯示
挖掘：支持挖掘演算法、機器學習的訓練集
針對不同的數據處理需求，可能需要設計不同的數據存儲，還需要考慮如何快速地將數據復制到對應的存儲點並進行合適的結構轉換，以供分析人員快速響應業務的需求。
離線數據與在線數據
根據不同的企業業務，對「離線」的定義其實不一樣，在這里離線數據特指在業務場景中適用於「歷史數據」的部分。常見的歷史數據查詢分析一般來自於特定時間段，設計上需要考慮的是將數據存入歷史庫中時，建立時間索引。另一種情況是某種業務問題的定位或分析，在數據量巨大的情況下，基於Hadoop或Spark等框架編寫分析演算法並直接在平台上運行，可以大大節約數據導出導入、格式轉換與各種分析工具對接的時間。

在線數據處理按照存儲和分析的先後順序，可分為批處理(先存儲後分析)和流處理(先分析後存儲)兩類。Cassandra資料庫的設計採用上數據追加寫入模式，可以支持實時批處理;流式計算平台則有Apache Storm、Yahoo S4等開源框架，商業平台有Amazon Kenisis(部署在雲端)。企業的實時分析需求往往有特定的應用場景，需要對業務和現行系統有深入的理解才能設計出一個合理的架構。

4. 大數據實時分析平台是未來趨勢如何如何選擇

PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。

當前的大數據技術的研究可以分為幾個方向:結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、Web數據分析、網路數據分析和移動數據分析。

未來，大數據10個主要發展趨勢:

大數據與人工智慧的融合;

跨學科領域交叉的數據分析應用;

數據科學帶動多學科融合;

深度學習成為大數據智能分析的核心技術;

利用大數據構建大規模、有序化開放式的知識體系;

大數據的安全持續令人擔憂;

開源繼續成為大數據技術的主流;大數據與雲計算、移動互聯網等的綜合應用;

大數據提升政府治理能力，數據資源化、私有化、商品化成為持續的趨勢;

大數據技術課程體系建設和人才培養快速發展。大數據發展趨勢預測總結為「融合、跨界、基礎、突破」。

1.結合智能計算的大數據分析成為熱點，包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智慧其他相關技術結合。得益於以雲計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，使得信息處理速度和質量大為提高，能快速、並行處理海量數據。

2.跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今後大數據分析應用發展的重大趨勢。

由於現有的大數據平台易用性差，而垂直應用行業的數據分析又涉及領域專家知識和領域建模，目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究，促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地，尤其是與物聯網、移動互聯、雲計算、社會計算等熱點技術領域相互交叉融合。

3.大數據安全和隱私。大數據時代，各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據，一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合進行分析挖掘。

然而，大數據時代的數據分析不能保證個人信息不被其他組織非法使用，用戶隱私安全問題的解決迫在眉睫。

安全智能更加強調將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，最終實現智能化的安全分析與決策。

4.各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前，需要對數據進行探索式地考查。

在此過程中，可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以後，為了方便用戶理解結果，也需要把結果展示出來。尤其是可視化移動數據分析工具，能追蹤用戶行為，讓應用開發者得以從用戶角度評估自己的產品，通過觀察用戶與一款應用的互動方式，開發者將能理解用戶為何執行某些特定行為，從而為自己完善和改進應用提供依據。

將來，企業用戶會選擇更加可靠、安全、易用的一站式大數據處理平台。

大數據一站式平台包括：虛擬化平台、數據融合平台、大數據管理平台、可視化平台。

致力於為客戶提供企業及的大數據平台服務，幫助企業輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，從傳統應用向大數據應用轉型，借力大數據優勢深化自身業務價值體系。

5. 大數據分析工具都有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，那麼大數據分析的工具都有哪些呢？大數據分析的工具有很多很多，一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面我們就對大數據分析工具進行詳細介紹。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具，我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表；
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具。
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體，一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告；
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash;
以上的內容就是對於數據分析的工具的列舉， 想必大家看這篇文章能夠給大家帶來幫助大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠對數據分析的很好。最後感謝大家的閱讀。

6. 數據分析和大數據平台網站有哪些

無需編程即可用來數據分析的工具/軟體，推薦幾個：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html

7. 如何打造高性能大數據分析平台

大數據分析系統作為一個關鍵性的系統在各個公司迅速崛起。但是這種海量規模的數據帶來了前所未有的性能挑戰。同時，如果大數據分析系統無法在第一時間為運營決策提供關鍵數據，那麼這樣的大數據分析系統一文不值。本文將從技術無關的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應用在大數據分析系統不同階段的技巧和准則（例如數據提取，數據清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應作為一個通用准則，以確保最終的大數據分析平台能滿足性能要求。

1. 大數據是什麼？

大數據是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特徵，通常稱為數據的5 Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、准確性和價值性。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

據Gartner稱，大規模可以被定義為「在本（地）機數據採集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。

這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於一些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。

據Gartner稱，多樣性可以定義如下：「高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之一 「。

高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，感測器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。

根據Gartner，高效性可以被定義如下：「高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上」。

准確性，或真實性或叫做精度是數據的另一個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和准確（精確）的。

大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。

與其他IT系統一樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。

2. 大數據系統應包含的功能模塊

大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析??，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。

下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件

描述本節的其餘部分簡要說明了每個組分，如圖1。

2.1 各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居感測的任何東西等等。

顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。

由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。

2.2 數據採集第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的一個持久化設備中（硬碟、存儲、雲等）。

在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據採集技術的優缺點。

2.3 存儲數據第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。

2.4 數據處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習演算法，預測分析等。

在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的最佳實踐。

2.5 數據的可視化和數據展示最後一個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。

3. 數據採集中的性能技巧

數據採集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。

數據採集??過程基於對該系統的個性化需求，但一些常用執行的步驟是 - 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。

涉及數據採集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

下面是一些性能方面的技巧：

來自不同數據源的傳輸應該是非同步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現。由於數據非同步傳輸，所以數據採集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。 非同步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據採集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。

如果數據是直接從一些外部資料庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。

如果數據是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在伺服器環境（ESB /應用伺服器）中。大部分的場景基本上都有現成的標准校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具一般來說要比你自己開發的工具性能要好很多。

類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。

即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比你開發任何自定義代碼快得多。

盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。

大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的資料庫存儲和其他額外的存儲開銷。

如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯一次，並且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。

數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些欄位構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成一種或一組標准格式。

和解析過程一樣，我們建議使用內置的工具，相比於你自己從零開發的工具性能會提高很多。

數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用並行計算。

一旦所有的數據採集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，綜述，聚合等使用。

多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統，如Hadoop和等）。

謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4. 數據存儲中的性能技巧

一旦所有的數據採集步驟完成後，數據將進入持久層。

在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。

首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗餘，磁碟存儲容量等方面。對於一些簡單的文件導入資料庫中的場景，你也許需要保持數據原始的格式，對於另外一些場景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據範式化。

大多數的大數據系統使用NoSQL資料庫替代RDBMS處理數據。

不同的NoSQL資料庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

資料庫分為行存儲和列存儲。

具體的資料庫選型依賴於你的具體需求（例如，你的應用程序的資料庫讀寫比）。

同樣每個資料庫都會根據不同的配置從而控制這些資料庫用於資料庫復制備份或者嚴格保持數據一致性?這些設置會直接影響資料庫性能。在資料庫技術選型前一定要注意。

壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL資料庫來說配置都是不同的，同時對資料庫性能的影響也是不一樣的。

數據Sharding和分區是這些資料庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。

並非所有的NoSQL資料庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。

NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麼優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網路的使用率。

許多NoSQL資料庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。

如果在互動式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內置）文件系統（例如HBase 使用HDFS）。

這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗餘處理。

大數據系統的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。

在硬體一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5. 數據處理分析中的性能技巧

數據處理和分析是一個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。

在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。

其中一些框架適用於批量數據處理，而另外一些適用於實時數據處理。

同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基於磁碟io處理模式。

有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。

基於內存的框架性能明顯優於基於磁碟io的框架，但是同時成本也可想而知。

概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。

一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。

該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。

如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一台伺服器上運行一個大作業，而其他伺服器就會等待。

不要忘了查看一個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。

最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數據塊的冗餘參數提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。

此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。

大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時需要注意這個地方的容錯。

這意味著你可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要更多的存儲。

數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麼你就要將結果以周為單位進行匯總保存。

為了達到這個目標，大數據系統的資料庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。

更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。

一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。

實時監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業的完成時間。

6. 數據可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。

確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。

這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。

重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。

大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麼這是提高系統性能的好辦法。

盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。

同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並將整個可視化過程固化下來。

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。

7. 數據安全以及對於性能的影響

像任何IT系統一樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論一下安全對大數據平台性能的影響。

- 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麼你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現。

- 數據進過一次認證，那麼就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麼使用一些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據一遍遍認證的開銷。

- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

- 通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這么做好處非常明顯不細說。

- 針對不同演算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮演算法。

- 同樣，評估加密邏輯和演算法，然後再選擇。

- 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

- 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。

- 注意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，但會增加存儲成本。

- 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統、資料庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發性能要好很多。

8. 總結

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數據分析平台的一般准則。大數據分析平台非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。

本文介紹的技術准則可以用在大數據平台建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平台的性能。