服務器維保 大數據如何利用

2014-03-21 10:58 作者：ly 瀏覽量：

　　也許不遠的將來，大數據分析會成為企業必備技能。但那一天還遠遠未曾到來。當那些供應商花了上百萬美元布局大數據分析時，你可以放心，你并沒有錯過什么。而且你的錢花到了更需要的地方，獲得了更多的效率和價值。

　　就大數據來說，它的發展可以分成三個階段：

　　第一個階段是組織內部的數據，這些數據通常都是結構化的數據，我們一般將這些數據進行分類、排序等操作，將相同類型的數據進行對比、分析、挖掘，總而言之基本上都是統計工作。

　　第二階段，數據的范圍擴大到行業內，各種各樣的應用數據出現，數據量大規模增長，尤其是非結構化數據的出現。典型的像視頻、圖片這一類的數據，在這一階段的特點就是非結構化和結構化數據并存，且數據量巨大，要對這些數據進行分析是我們目前現階段所處在的狀態。

　　第三階段則是未來大數據發展的理想化狀態，首先它一定是跨行業的，且數據的范圍是整個社會。通過對這些數據進行分析加以使用，將直接改變我們的生活方式，這也是現在很多企業所設想的未來交通、醫療、教育等領域的發展方向。

　　大數據太大不敢用

　　第三個階段是我們所憧憬的，但在我們所處的第二階段面對的更多是問題。其中的一個問題就是“大”。大數據給人最直觀的感受就是大，它所帶來的問題不僅僅是存儲，更多的是龐大的數據沒辦法使用，以交通為例，從2001年開始在北京的主干道上都增設了一些卡口設備，到了今天基本上大街小巷都能看到。

　　大數據太難不會用

　　說到大數據的使用，自然離不開Hadoop，Hadoop本身提供了分布式系統中兩個最重要的東西：分布式存儲(HDFS)和分布式計算(Mapreduce)。這兩者解決了處理大數據面臨的計算和存儲問題，但更為重要的是，為開發大數據應用開辟了道路。

　　大數據太貴用不起

　　Hadoop的特點就是讓你可以使用廉價的x86設備來完成大數據的業務，但事實上如果你真想要用它來完成某些商業任務你還得是個“土豪”。在國外那些使用大數據的成功案例里，亞馬遜曾給出過這樣一組數字，NASA需要為45天的數據存儲服務支付超過100萬美元。像Quantcast這樣的數字廣告公司，同樣也是花費了巨額的資金用在Hadoop技術上，來根據自己的需求定制系統。從上面兩個案例來看用于商業用途的大數據現階段還是很費錢的，隨著大數據軟件環境逐漸成熟，開發工具增多，價格在未來會逐漸降低。

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