大數據的流式處理

Ⅰ 流式數據處理在金融領域的應用有哪些

大數據的計算模式主要分為批量計算(batch computing)、流式計算(stream computing)等，分別適用於不同的大數據應用場景。對於先存儲後計算，實時性要求不高，同時數據規模大、計算模型復雜的應用場景，更適合使用批量計算。對於無需先存儲，可以直接進行數據計算，實時性要求嚴格，但單次計算涉及數據量相對較小的應用場景，流式計算具有明顯優勢，目前市場上的流計算解決方案做得較好的供應商不多，很多銀行反饋同盾做得很不錯，可以關注下。

Ⅱ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

Ⅲ 請問大數據的關鍵技術有哪些

1.分布式存儲系統(HDFS)。2.MapRece分布式計算框架。3.YARN資源管理平台。4.Sqoop數據遷移工具。5.Mahout數據挖掘演算法版庫。權6.HBase分布式資料庫。7.Zookeeper分布式協調服務。8.Hive基於Hadoop的數據倉庫。9.Flume日誌收集工具。

Ⅳ 一個典型的大數據解決方案,包含哪些組件

首先，一個典型的大數據解決方案，也就是大數據系統平台的構建，涉及到多個層次，數據採集和傳輸、數據存儲、數據計算、資源管理、任務調度等，每個流程階段當中，都有多個組件可選擇，關鍵是要能夠滿足實際的需求。
簡單舉例說明一下典型的一些組件：
文件存儲：Hadoop HDFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie

Ⅳ 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

Ⅵ 大數據工程師需要掌握哪些技能

大數據技術體來系龐大，包括的知源識較多

1、學習大數據首先要學習java基礎

Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop

2、學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。

Ⅶ 設計一個大數據實時分析平台要怎麼做呢

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。
大數據實時分析平台（以下簡稱PB-S），旨在提供數據端到端實時處理能力（毫秒級／秒級／分鍾級延遲），可以對接多數據源進行實時數據抽取，可以為多數據應用場景提供實時數據消費。作為現代數倉的一部分，PB-S可以支持實時化、虛擬化、平民化、協作化等能力，讓實時數據應用開發門檻更低、迭代更快、質量更好、運行更穩、運維更簡、能力更強。
整體設計思想
我們針對用戶需求的四個層面進行了統一化抽象：
統一數據採集平台
統一流式處理平台
統一計算服務平台
統一數據可視化平台
同時，也對存儲層保持了開放的原則，意味著用戶可以選擇不同的存儲層以滿足具體項目的需要，而又不破壞整體架構設計，用戶甚至可以在Pipeline中同時選擇多個異構存儲提供支持。下面分別對四個抽象層進行解讀。
1)統一數據採集平台
統一數據採集平台，既可以支持不同數據源的全量抽取，也可以支持增強抽取。其中對於業務資料庫的增量抽取會選擇讀取資料庫日誌，以減少對業務庫的讀取壓力。平台還可以對抽取的數據進行統一處理，然後以統一格式發布到數據匯流排上。這里我們選擇一種自定義的標准化統一消息格式UMS（Unified Message Schema）做為 統一數據採集平台和統一流式處理平台之間的數據層面協議。
UMS自帶Namespace信息和Schema信息，這是一種自定位自解釋消息協議格式，這樣做的好處是：
整個架構無需依賴外部元數據管理平台；
消息和物理媒介解耦（這里物理媒介指如Kafka的Topic, Spark Streaming的Stream等），因此可以通過物理媒介支持多消息流並行，和消息流的自由漂移。
平台也支持多租戶體系，和配置化簡單處理清洗能力。
2)統一流式處理平台
統一流式處理平台，會消費來自數據匯流排上的消息，可以支持UMS協議消息，也可以支持普通JSON格式消息。同時，平台還支持以下能力：
支持可視化／配置化／SQL化方式降低流式邏輯開發／部署／管理門檻
支持配置化方式冪等落入多個異構目標庫以確保數據的最終一致性
支持多租戶體系，做到項目級的計算資源／表資源／用戶資源等隔離
3)統一計算服務平台
統一計算服務平台，是一種數據虛擬化／數據聯邦的實現。平台對內支持多異構數據源的下推計算和拉取混算，也支持對外的統一服務介面（JDBC／REST）和統一查詢語言（SQL）。由於平台可以統一收口服務，因此可以基於平台打造統一元數據管理／數據質量管理／數據安全審計／數據安全策略等模塊。平台也支持多租戶體系。
4)統一數據可視化平台
統一數據可視化平台，加上多租戶和完善的用戶體系／許可權體系，可以支持跨部門數據從業人員的分工協作能力，讓用戶在可視化環境下，通過緊密合作的方式，更能發揮各自所長來完成數據平台最後十公里的應用。
以上是基於整體模塊架構之上，進行了統一抽象設計，並開放存儲選項以提高靈活性和需求適配性。這樣的RTDP平台設計，體現了現代數倉的實時化／虛擬化／平民化／協作化等能力，並且覆蓋了端到端的OLPP數據流轉鏈路。
具體問題和解決思路
下面我們會基於PB-S的整體架構設計，分別從不同維度討論這個設計需要面對的問題考量和解決思路。
功能考量主要討論這樣一個問題：實時Pipeline能否處理所有ETL復雜邏輯？
我們知道，對於Storm／Flink這樣的流式計算引擎，是按每條處理的；對於Spark Streaming流式計算引擎，按每個mini-batch處理；而對於離線跑批任務來說，是按每天數據進行處理的。因此處理范圍是數據的一個維度（范圍維度）。
另外，流式處理面向的是增量數據，如果數據源來自關系型資料庫，那麼增量數據往往指的是增量變更數據（增刪改，revision）；相對的批量處理面向的則是快照數據（snapshot）。因此展現形式是數據的另一個維度（變更維度）。
單條數據的變更維度，是可以投射收斂成單條快照的，因此變更維度可以收斂成范圍維度。所以流式處理和批量處理的本質區別在於，面對的數據范圍維度的不同，流式處理單位為「有限范圍」，批量處理單位為「全表范圍」。「全表范圍」數據是可以支持各種SQL運算元的，而「有限范圍」數據只能支持部分SQL運算元。
復雜的ETL並不是單一運算元，經常會是由多個運算元組合而成，由上可以看出單純的流式處理並不能很好的支持所有ETL復雜邏輯。那麼如何在實時Pipeline中支持更多復雜的ETL運算元，並且保持時效性？這就需要「有限范圍」和「全表范圍」處理的相互轉換能力。
設想一下：流式處理平台可以支持流上適合的處理，然後實時落不同的異構庫，計算服務平台可以定時批量混算多源異構庫（時間設定可以是每隔幾分鍾或更短），並將每批計算結果發送到數據匯流排上繼續流轉，這樣流式處理平台和計算服務平台就形成了計算閉環，各自做擅長的運算元處理，數據在不同頻率觸發流轉過程中進行各種運算元轉換，這樣的架構模式理論上即可支持所有ETL復雜邏輯。
2)質量考量
上面的介紹也引出了兩個主流實時數據處理架構：Lambda架構和Kappa架構，具體兩個架構的介紹網上有很多資料，這里不再贅述。Lambda架構和Kappa架構各有其優劣勢，但都支持數據的最終一致性，從某種程度上確保了數據質量，如何在Lambda架構和Kappa架構中取長補短，形成某種融合架構，這個話題會在其他文章中詳細探討。
當然數據質量也是個非常大的話題，只支持重跑和回灌並不能完全解決所有數據質量問題，只是從技術架構層面給出了補數據的工程方案。關於大數據數據質量問題，我們也會起一個新的話題討論。
3)穩定考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
高可用HA
整個實時Pipeline鏈路都應該選取高可用組件，確保理論上整體高可用；在數據關鍵鏈路上支持數據備份和重演機制；在業務關鍵鏈路上支持雙跑融合機制
SLA保障
在確保集群和實時Pipeline高可用的前提下，支持動態擴容和數據處理流程自動漂移
彈性反脆弱
? 基於規則和演算法的資源彈性伸縮
? 支持事件觸發動作引擎的失效處理
監控預警
集群設施層面，物理管道層面，數據邏輯層面的多方面監控預警能力
自動運維
能夠捕捉並存檔缺失數據和處理異常，並具備定期自動重試機制修復問題數據
上游元數據變更抗性
?上游業務庫要求兼容性元數據變更
? 實時Pipeline處理顯式欄位
4)成本考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
人力成本
通過支持數據應用平民化降低人才人力成本
資源成本
通過支持動態資源利用降低靜態資源佔用造成的資源浪費
運維成本
通過支持自動運維／高可用／彈性反脆弱等機制降低運維成本
試錯成本
通過支持敏捷開發／快速迭代降低試錯成本
5)敏捷考量
敏捷大數據是一整套理論體系和方法學，在前文已有所描述，從數據使用角度來看，敏捷考量意味著：配置化，SQL化，平民化。
6)管理考量
數據管理也是一個非常大的話題，這里我們會重點關注兩個方面：元數據管理和數據安全管理。如果在現代數倉多數據存儲選型的環境下統一管理元數據和數據安全，是一個非常有挑戰的話題，我們會在實時Pipeline上各個環節平台分別考慮這兩個方面問題並給出內置支持，同時也可以支持對接外部統一的元數據管理平台和統一數據安全策略。
以上是我們探討的大數據實時分析平台PB-S的設計方案。

Ⅷ 做大數據分析一般用什麼工具呢

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅸ 除了spark還有哪些大數據處理

Hadoop包括MapRece和HDFS，目前很火的Spark，如果說代替，只是會代替Hadoop中的MapRece。Spark在任務調度和數據可靠性方面，確實比MapRece要快很多，而且支持將數據緩存到內存中，下次查的時候直接基於內存訪問。

Spark:
是一個基於內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速, Spark 是一種與 Hadoop
相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark
啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。
盡
管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop
文件系統中並行運行。通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室
(Algorithms,Machines,and People Lab) 開發，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有有用差異的一個新的集群計算框架。首先，Spark
是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計，即那些在並行操作之間重用工作數據集（比如機器學習演算法）的工作負載。為了優化這些類型的工作負
載，Spark 引進了內存集群計算的概念，可在內存集群計算中將數據集緩存在內存中，以縮短訪問延遲.
在大數據處理方面相信大家對hadoop已經耳熟能詳，基於GoogleMap/Rece來實現的Hadoop為開發者提供了map、rece原
語，使並行批處理程序變得非常地簡單和優美。Spark提供的數據集操作類型有很多種，不像Hadoop只提供了Map和Rece兩種操作。比如
map,filter, flatMap,sample, groupByKey, receByKey, union,join,
cogroup,mapValues,
sort,partionBy等多種操作類型，他們把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count,collect,
rece, lookup,
save等多種actions。這些多種多樣的數據集操作類型，給上層應用者提供了方便。各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的
Data Shuffle一種模式。用戶可以命名，物化，控制中間結果的分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活.
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