1. 盤點2021年大數據分析常見的5大難點！
2021年已經到來，現在是深入研究大數據分析面臨的挑戰的時候了，需要調查其根本原因，本文重點介紹了解決這些問題的潛在解決方案。
1、解決方案無法提供新見解或及時的見解
（1）數據不足
有些組織可能由於分析數據不足，無法生成新的見解。在這種情況下，可以進行數據審核，並確保現有數據集成提供所需的見解。新數據源的集成也可以消除數據的缺乏。還需要檢查原始數據是如何進入系統的，並確保所有可能的維度和指標均已經公開並進行分析。最後，數據存儲的多樣性也可能是一個問題。可以通過引入數據湖來解決這一問題。
（2）數據響應慢
當組織需要實時接收見解時，通常會發生這種情況，但是其系統是為批處理而設計的。因此有些數據現在仍無法使用，因為它們仍在收集或預處理中。
檢查組織的ETL(提取、轉換、載入)是否能夠根據更頻繁的計劃來處理數據。在某些情況下，批處理驅動的解決方案可以將計劃調整提高兩倍。
（3）新系統採用舊方法
雖然組織採用了新系統。但是通過原有的辦法很難獲得更好的答案。這主要是一個業務問題，並且針對這一問題的解決方案因情況而異。最好的方法是咨詢行業專家，行業專家在分析方法方面擁有豐富經驗，並且了解其業務領域。
2、不準確的分析
（1）源數據質量差
如果組織的系統依賴於有缺陷、錯誤或不完整的數據，那麼獲得的結果將會很糟糕。數據質量管理和涵蓋ETL過程每個階段的強制性數據驗證過程，可以幫助確保不同級別(語法、語義、業務等)的傳入數據的質量。它使組織能夠識別並清除錯誤，並確保對某個區域的修改立即顯示出來，從而使數據純凈而准確。
（2）與數據流有關的系統缺陷
過對開發生命周期進行高質量的測試和驗證，可以減少此類問題的發生，從而最大程度地減少數據處理問題。即使使用高質量數據，組織的分析也可能會提供不準確的結果。在這種情況下，有必要對系統進行詳細檢查，並檢查數據處理演算法的實施是否無故障
3、在復雜的環境中使用數據分析
（1）數據可視化顯示凌亂
如果組織的報告復雜程度太高。這很耗時或很難找到必要的信息。可以通過聘請用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)專家來解決此問題，這將幫助組織創建引人注目的用戶界面，該界面易於瀏覽和使用。
（2）系統設計過度
數據分析系統處理的場景很多，並且為組織提供了比其需要還要多的功能，從而模糊了重點。這也會消耗更多的硬體資源，並增加成本。因此，用戶只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪費，並且其解決方案過於復雜。
確定多餘的功能對於組織很重要。使組織的團隊定義關鍵指標：希望可以准確地測量和分析什麼，經常使用哪些功能以及關注點是什麼。然後摒棄所有不必要的功能。讓業務領域的專家來幫助組織進行數據分析也是一個很好的選擇。
4、系統響應時間長
（1）數據組織效率低下
也許組織的數據組織起來非常困難。最好檢查其數據倉庫是否根據所需的用例和方案進行設計。如果不是這樣，重新設計肯定會有所幫助。
（2）大數據分析基礎設施和資源利用問題
問題可能出在系統本身，這意味著它已達到其可擴展性極限，也可能是組織的硬體基礎設施不再足夠。
這里最簡單的解決方案是升級，即為系統添加更多計算資源。只要它能在可承受的預算范圍內幫助改善系統響應，並且只要資源得到合理利用就很好。從戰略角度來看，更明智的方法是將系統拆分為單獨的組件，並對其進行獨立擴展。但是需要記住的是，這可能需要對系統重新設計並進行額外的投資。
5、維護成本昂貴
（1）過時的技術
組織最好的解決辦法是採用新技術。從長遠來看，它們不僅可以降低系統的維護成本，還可以提高可靠性、可用性和可擴展性。逐步進行系統重新設計，並逐步採用新元素替換舊元素也很重要。
（2）並非最佳的基礎設施
基礎設施總有一些優化成本的空間。如果組織仍然採用的是內部部署設施，將業務遷移到雲平台可能是一個不錯的選擇。使用雲計算解決方案，組織可以按需付費，從而顯著降低成本。
（3）選擇了設計過度的系統
如果組織沒有使用大多數系統功能，則需要繼續為其使用的基礎設施支付費用。組織根據自己的需求修改業務指標並優化系統。可以採用更加符合業務需求的簡單版本替換某些組件。
2. 你還不會，CDH大數據平台運維嗎
大家好，我是腳丫先生 (o^^o)
在運維方面，我主要管理著CDH平台和HDP平台，並負責以docker的形式進行產品的交付。今天我將分享一些大數據平台運維中經常遇到的問題和解決方法。
了解集群關鍵目錄、日誌、配置文件目錄、安裝目錄和常用命令是運維CDH平台的基礎。例如，查看文件系統時，可通過hdfs fsck /blocks-path/命令檢查集群狀態。
當namenode下出現大量missing blocks時，可能是因為元數據丟失導致的數據損壞。使用fsck命令檢查和清理問題文件系統。
通過application ID查看任務日誌和狀態，使用命令：
解決方法是更新jdbc版本至5.1.26以上。
解決這類問題可能需要檢查資料庫配置和許可權。
通常涉及內存不足問題，調整Service Monitor和Host Monitor服務的JVM內存配置即可。
檢查namenode和secondnamenode的Cluster ID是否一致，不一致則修改一致，並重啟節點解決問題。
確保CDH對帶寬要求適當，降低帶寬需求以避免問題。
檢查supervisor進程或系統日誌，以定位問題原因。
調整系統熵值，提高系統熵值以解決此問題。
根據錯誤提示操作，完成問題解決。
檢查namenode與datanode的Cluster ID是否一致，不一致則修改一致，並重啟節點。
在hdfs上手動添加指定目錄，並確保所有許可權正確。
登錄節點卸載並重新安裝Cloudera Manager Agent Service，確保無誤後添加節點到集群。
設置hive執行引擎為local，以加速測試過程。
通過一系列步驟，包括安裝依賴、修改配置、遷移數據和重啟服務，實現遷移操作。
通過更改資料庫默認編碼為latin1，並重新建表或修改注釋內容，解決亂碼問題。
通過修改配置參數和依賴包，實現將hive計算引擎從默認的maprece切換到spark。
以上是CDH大數據平台運維中常見問題及其解決方法。希望對大家在運維過程中有所幫助，祝各位運維工作順利！
3. 大數據、人工智慧等新技術帶來了哪些問題應該如何應對
大數據、人工智慧等新技術帶來了很多問題，例如數據隱私和安全、演算法歧視、演算法失靈、數據孤島等。為了應對這些問題，我們可以採取以下措施：
加強數據隱私和安全：政府和企業應該加強數據隱私和安全的保護，採取措施防止數據泄露和濫用。同時，應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識桐豎。
加強數據共享和開放：政府和企業應該加強數據共享和開放的政策和法規建設，促進數據的共享和開放，避免數據孤島的出現。同時，應該加強數據的標准化和規范化，提高數據的可靠性和可用性。
加強演算法公正性和透明度：政府和企業應該加強演算法公正性和透明度的保障，確保演算法的公正性和透明度，避免演算法歧視的出現。同時，應該加強演算法的評估和監督，提高演算法的科學性和有效性。
加強數據科學家的培養和選拔：政府和企業應該加強數據科學家的培養和選拔，提高數據科學家的專業素養和技能水平，確保數據科學家的獨立襪碰性和客觀性。同時，應該加強數據科學家的職業規劃和發展，提高數據科學家的職業發展和晉升機會。
加強數據安全和隱私保護的局好大法律法規建設：政府和企業應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識和法律意識，加強對數據安全和隱私保護的監管和管理。
總之，應對大數據、人工智慧等新技術帶來的問題需要政府、企業和公眾共同努力，加強數據隱私和安全的保護、數據共享和開放的政策和法規建設、演算法公正性和透明度的保障、數據科學家的培養和選拔、數據安全和隱私保護的法律法規建設等方面的工作。
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5. 如何應對「大數據時代」的挑戰
大數據行業面臨的五大挑戰如下：
挑戰一：數據來源錯綜復雜
豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，每年新增數據量僅為美國的7%，歐洲的12%，其中政府和製造業的數據資源積累遠遠落後於國外。就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這大大降低了數據的價值。
現如今，幾乎任何規模企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。而大數據技術的意義確實不在於掌握規模龐大的數據信息，而在於對這些數據進行智能處理，從中分析和挖掘出有價值的信息，但前提是如何獲取大量有價值的數據。
挑戰二：數據挖掘分析模型建立
步入大數據時代，人們紛紛在談論大數據，似乎這已經演化為新的潮流趨勢。數據比以往任何時候都更加根植於我們生活中的每個角落。我們試圖用數據去解決問題、改善福利，並且促成新的經濟繁榮。人們紛紛流露出去大數據的高期待以及對大數據分析技術的格外看好。然而，關於大數據分析，人們鼓吹其神奇價值的喧囂聲浪很高，卻鮮見其實際運用得法的模式和方法。造成這種窘境的原因主要有以下兩點：一是對於大數據分析的價值邏輯尚缺乏足夠深刻的洞察；其次便是大數據分析中的某些重大要件或技術還不成熟。大數據時代下數據的海量增長以及缺乏這種大數據分析邏輯以及大數據技術的待發展，正是大數據時代下我們面臨的挑戰。
挑戰三：數據開放與隱私的權衡
數據應用的前提是數據開放，這已經是共識。有專業人士指出，中國人口居世界首位，但2010年中國新存儲的數據為250PB，僅為日本的60%和北美的7%。目前我國一些部門和機構擁有大量數據但寧願自己不用也不願提供給有關部門共享，導致信息不完整或重復投資。2012年中國的數據存儲量達到64EB，其中55%的數據需要一定程度的保護，然而目前只有不到一半的數據得到保護。
挑戰四：大數據管理與決策
大數據的技術挑戰顯而易見，但其帶來的決策挑戰更為艱巨。大數據至關重要的方面，就是它會直接影響組織怎樣作決策、誰來作決策。在信息有限、獲取成本高昂且沒有被數字化的時代，組織內作重大決策的人，都是典型的位高權重的人，要不然就是高價請來的擁有專業技能和顯赫履歷的外部智囊。但是，在今時今日的商業世界中，高管的決策仍然更多地依賴個人經驗和直覺，而不是基於數據。
挑戰五：大數據人才缺口
如果說，以Hadoop為代表的大數據是一頭小象，那麼企業必須有能夠馴服它的馴獸師。在很多企業熱烈擁抱這類大數據技術時，精通大數據技術的相關人才也成為一個大缺口。