大数据处理流程及存储模式的改进.pdf

大数据处理流程及存储模式的改进论文主要讨论了大数据的概念、特征和发展趋势，并提出了改进的数据处理和存储模式。以下是对该论文的详细知识点阐述： 1. 大数据的定义：大数据指的是利用常规软件工具在捕获、管理和处理数据时所需时间超过可容忍范围的数据集。麦肯锡公司将大数据定义为超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析能力的数据集。 2. 大数据的特点：大数据具有四个显著特点，通常被称为4V模型，即“Volume（规模巨大）”、“Variety（模态繁多）”、“Velocity（生成快速）”和“Value（价值大但密度低）”。数据集合的规模不断扩大，达到PB级别甚至ZB级别。虽然大数据蕴藏的价值很大，但价值密度较低，需要通过数据挖掘分析来提取潜在价值。 3. 大数据的发展趋势：未来一段时间内，大数据将成为重要的研究和发展方向。全球数据量预计每两年翻一番，到2020年全球将拥有35ZB的数据量，其中85%以上的数据将以非结构化或半结构化形式存在。 4. 数据处理的改进方案：论文提出使用标签云改进方案来快速识别网络热搜词。标签云是将关键词以不同的字体大小显示出来，以直观展现各个关键词的热门程度。 5. 数据存储的改进方案：考虑到传统数据仓库在查询和存储结构化数据方面的优势，论文提出在数据仓库与Hadoop平台结合的基础上，使用数据中间件进行数据迁移，并与传统方法（如Sqoop）进行比较。结果表明，文中提出的方法在导入相同数量记录到Hadoop的时间上优于Sqoop方法。 6. Hadoop平台：Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop实现了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。Hadoop的生态系统中还包括HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储数据，以及YARN用于资源管理。 7. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用来支持管理决策。它通过抽取、转换、加载（ETL）过程将来自多个源的数据整合到一个统一的系统中。 8. 数据迁移方式：数据迁移是指将数据从一个存储位置或格式移动到另一个存储位置或格式的过程。论文提出的使用数据中间件的迁移方法是新型的迁移方式，它通过建立一个数据传输的中间层来优化数据的传输和存储。 9. Sqoop：Sqoop是一个用于在Hadoop与关系数据库、数据仓库之间高效传输批量数据的工具。它能够将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，或从HDFS中导出数据到关系数据库中。 10. 数据分析：数据分析是指使用数学和统计方法对数据进行探索和解读的过程。在大数据环境下，数据分析尤为重要，因为大量的非结构化或半结构化数据需要通过分析来挖掘其价值。 该论文不仅回顾了大数据的相关概念和特征，还针对现有技术的不足提出了创新的处理和存储改进方案，其中特别强调了标签云技术在数据处理上的优势，以及数据仓库与Hadoop结合时数据迁移方法的优化。通过这些改进，可以更加高效地管理和分析大规模数据集，挖掘数据中的潜在价值。