1. 盘点2021年大数据分析常见的5大难点！
2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
2. 你还不会，CDH大数据平台运维吗
大家好，我是脚丫先生 (o^^o)
在运维方面，我主要管理着CDH平台和HDP平台，并负责以docker的形式进行产品的交付。今天我将分享一些大数据平台运维中经常遇到的问题和解决方法。
了解集群关键目录、日志、配置文件目录、安装目录和常用命令是运维CDH平台的基础。例如，查看文件系统时，可通过hdfs fsck /blocks-path/命令检查集群状态。
当namenode下出现大量missing blocks时，可能是因为元数据丢失导致的数据损坏。使用fsck命令检查和清理问题文件系统。
通过application ID查看任务日志和状态，使用命令：
解决方法是更新jdbc版本至5.1.26以上。
解决这类问题可能需要检查数据库配置和权限。
通常涉及内存不足问题，调整Service Monitor和Host Monitor服务的JVM内存配置即可。
检查namenode和secondnamenode的Cluster ID是否一致，不一致则修改一致，并重启节点解决问题。
确保CDH对带宽要求适当，降低带宽需求以避免问题。
检查supervisor进程或系统日志，以定位问题原因。
调整系统熵值，提高系统熵值以解决此问题。
根据错误提示操作，完成问题解决。
检查namenode与datanode的Cluster ID是否一致，不一致则修改一致，并重启节点。
在hdfs上手动添加指定目录，并确保所有权限正确。
登录节点卸载并重新安装Cloudera Manager Agent Service，确保无误后添加节点到集群。
设置hive执行引擎为local，以加速测试过程。
通过一系列步骤，包括安装依赖、修改配置、迁移数据和重启服务，实现迁移操作。
通过更改数据库默认编码为latin1，并重新建表或修改注释内容，解决乱码问题。
通过修改配置参数和依赖包，实现将hive计算引擎从默认的maprece切换到spark。
以上是CDH大数据平台运维中常见问题及其解决方法。希望对大家在运维过程中有所帮助，祝各位运维工作顺利！
3. 大数据、人工智能等新技术带来了哪些问题应该如何应对
大数据、人工智能等新技术带来了很多问题，例如数据隐私和安全、算法歧视、算法失灵、数据孤岛等。为了应对这些问题，我们可以采取以下措施：
加强数据隐私和安全：政府和企业应该加强数据隐私和安全的保护，采取措施防止数据泄露和滥用。同时，应该加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，提高公众的数据安全意识桐竖。
加强数据共享和开放：政府和企业应该加强数据共享和开放的政策和法规建设，促进数据的共享和开放，避免数据孤岛的出现。同时，应该加强数据的标准化和规范化，提高数据的可靠性和可用性。
加强算法公正性和透明度：政府和企业应该加强算法公正性和透明度的保障，确保算法的公正性和透明度，避免算法歧视的出现。同时，应该加强算法的评估和监督，提高算法的科学性和有效性。
加强数据科学家的培养和选拔：政府和企业应该加强数据科学家的培养和选拔，提高数据科学家的专业素养和技能水平，确保数据科学家的独立袜碰性和客观性。同时，应该加强数据科学家的职业规划和发展，提高数据科学家的职业发展和晋升机会。
加强数据安全和隐私保护的局好大法律法规建设：政府和企业应该加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，提高公众的数据安全意识和法律意识，加强对数据安全和隐私保护的监管和管理。
总之，应对大数据、人工智能等新技术带来的问题需要政府、企业和公众共同努力，加强数据隐私和安全的保护、数据共享和开放的政策和法规建设、算法公正性和透明度的保障、数据科学家的培养和选拔、数据安全和隐私保护的法律法规建设等方面的工作。
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5. 如何应对“大数据时代”的挑战
大数据行业面临的五大挑战如下：
挑战一：数据来源错综复杂
丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。
现如今，几乎任何规模企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据。
挑战二：数据挖掘分析模型建立
步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。人们纷纷流露出去大数据的高期待以及对大数据分析技术的格外看好。然而，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。大数据时代下数据的海量增长以及缺乏这种大数据分析逻辑以及大数据技术的待发展，正是大数据时代下我们面临的挑战。
挑战三：数据开放与隐私的权衡
数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。
挑战四：大数据管理与决策
大数据的技术挑战显而易见，但其带来的决策挑战更为艰巨。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响组织怎样作决策、谁来作决策。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代，组织内作重大决策的人，都是典型的位高权重的人，要不然就是高价请来的拥有专业技能和显赫履历的外部智囊。但是，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。
挑战五：大数据人才缺口
如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。