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　　對于大數(shù)據(jù)和云計算之間的關系，人們常常存在誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：云計算就是硬件資源的虛擬化；大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)的**處理。如果有一個更生動的解釋，云計算就相當于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化之后再進行分配使用；大數(shù)據(jù)則相當于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”。





　　整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，當前的大數(shù)據(jù)處理一直在向著近似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫體驗的方向發(fā)展。



　　大數(shù)據(jù)的4V特性，即類型復雜、海量、快速和價值，其總體架構(gòu)包括三層，數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。類型復雜和海量由數(shù)據(jù)存儲層解決，快速和時效性要求由數(shù)據(jù)處理層解決，價值由數(shù)據(jù)分析層解決。數(shù)據(jù)先要通過存儲層存儲下來，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標來建立相應的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標體系對數(shù)據(jù)進行分析產(chǎn)生價值。而中間的時效性又通過中間數(shù)據(jù)處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三層相互配合，讓大數(shù)據(jù)最終產(chǎn)生價值。



　　數(shù)據(jù)存儲層



　　數(shù)據(jù)有很多分法，有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化；也有元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)；還可以分為GIS、視頻、文件、語音、業(yè)務交易類各種數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)多樣性的存儲要求，因此在RDBMS基礎上增加了兩種類型，一種是hdfs可以直接應用于非結(jié)構(gòu)化文件存儲，一種是nosql類數(shù)據(jù)庫，可以應用于結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。



　　從存儲層的搭建來說，關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和hdfs分布式文件系統(tǒng)三種存儲方式都需要。業(yè)務應用根據(jù)實際的情況選擇不同的存儲模式，但是為了業(yè)務的存儲和讀取方便性，我們可以對存儲層進一步的封裝，形成一個統(tǒng)一的共享存儲服務層，簡化這種操作。從用戶來講并不關心底層存儲細節(jié)，只關心數(shù)據(jù)的存儲和讀取的方便性，通過共享數(shù)據(jù)存儲層可以實現(xiàn)在存儲上的應用和存儲基礎設置的徹底解耦。



　　數(shù)據(jù)處理層



　　數(shù)據(jù)處理層核心解決問題在于數(shù)據(jù)存儲出現(xiàn)分布式后帶來的數(shù)據(jù)處理上的復雜度，海量存儲后帶來了數(shù)據(jù)處理上的時效性要求，這些都是數(shù)據(jù)處理層要解決的問題。



　　在傳統(tǒng)的云相關技術(shù)架構(gòu)上，可以將hive，pig和hadoop-mapreduce框架相關的技術(shù)內(nèi)容全部劃入到數(shù)據(jù)處理層的能力。原來我思考的是將hive劃入到數(shù)據(jù)分析層能力不合適，因為hive重點還是在真正處理下的復雜查詢的拆分、查詢結(jié)果的重新聚合，而mapreduce本身又實現(xiàn)真正的分布式處理能力。



　　mapreduce只是實現(xiàn)了一個分布式計算的框架和邏輯，而真正的分析需求的拆分、分析結(jié)果的匯總和合并還是需要hive層的能力整合。最終的目的很簡單，即支持分布式架構(gòu)下的時效性要求。



　　數(shù)據(jù)分析層



　　**回到分析層，分析層重點是真正挖掘大數(shù)據(jù)的價值所在，而價值的挖掘核心又在于數(shù)據(jù)分析和挖掘。那么數(shù)據(jù)分析層核心仍然在于傳統(tǒng)的BI分析的內(nèi)容。包括數(shù)據(jù)的維度分析、數(shù)據(jù)的切片、數(shù)據(jù)的上鉆和下鉆、cube等。



　　數(shù)據(jù)分析我只關注兩個內(nèi)容，一個就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫下的數(shù)據(jù)建模，在該數(shù)據(jù)模型下需要支持上面各種分析方法和分析策略；其次是根據(jù)業(yè)務目標和業(yè)務需求建立的KPI指標體系，對應指標體系的分析模型和分析方法。解決這兩個問題基本解決數(shù)據(jù)分析的問題。



　　傳統(tǒng)的BI分析通過大量的ETL數(shù)據(jù)抽取和集中化，形成一個完整的數(shù)據(jù)倉庫，而基于大數(shù)據(jù)的BI分析，可能并沒有一個集中化的數(shù)據(jù)倉庫，或者將數(shù)據(jù)倉庫本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并沒有變化，但是落地到執(zhí)行的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理方法卻發(fā)生了大變化。



　　大數(shù)據(jù)的核心有哪些.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)的兩個核心技術(shù)是云技術(shù)和BI，離開云技術(shù)大數(shù)據(jù)沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數(shù)據(jù)又變化為舍本逐末，丟棄關鍵目標。簡單的總結(jié)是：大數(shù)據(jù)的目標驅(qū)動是BI，大數(shù)據(jù)實施落地是云技術(shù)。