IBM大数据平台：数据探查与发现的解决方案

开发大数据应用程序的关键在于有效地对大数据进行探查和发现，这通常涉及到使用像IBM这样的大数据平台。IBM大数据平台提供了一整套工具和技术，以管理和分析各种类型的数据，包括流数据、传统业务数据以及非传统的辅助数据。本文重点介绍了InfoSphere Data Explorer和InfoSphere Big Insights这两个关键组件。 IBM大数据平台的架构如图1所示，其独特之处在于其全面的功能，涵盖了数据可视化、洞察发现、分析应用开发和环境管理。平台包括加速器，即预构建的软件工件，用于快速部署社交媒体和机器数据的分析解决方案。三个数据处理引擎——基于Hadoop的BigInsights、InfoSphere Streams（流计算平台）和数据仓库平台（如PureData for Analytics或DB2）——应对大数据的多样性、大量性和高速性。 InfoSphere Data Explorer是平台中的一个重要部分，专注于数据的可视化和发现，提供深入的数据探索功能。另一方面，InfoSphere BigInsights是基于Apache Hadoop的企业级大数据分析平台，专为处理和分析传统方法难以处理的大量复杂数据而设计。这些数据可能包括日志记录、点击流、社交媒体内容、新闻源、传感器数据等。BigInsights Enterprise Edition提供了额外的功能，以帮助企业从这些大数据中挖掘商业价值。 在开发大数据应用程序时，InfoSphere BigInsights利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理PB级别的数据。它支持MapReduce编程模型，允许用户编写自定义的Java或Python程序进行数据处理。此外，BigInsights还包括HBase这样的NoSQL数据库，用于存储和查询结构化和半结构化数据，以及Pig和Hive这样的高级查询语言，使得非程序员也能轻松操作Hadoop集群。 在数据探查阶段，InfoSphere BigInsights的工具如Hue界面提供了交互式的查询和数据浏览功能，使得分析师可以轻松探索数据集。同时，平台的图形化工作流工具，如InfoSphere Data Explorer，简化了数据发现过程，通过可视化手段帮助用户理解数据模式、关联和趋势。 开发大数据应用程序的过程涉及到选择合适的工具和平台，如IBM大数据平台，来有效地管理和分析海量数据。InfoSphere Data Explorer和InfoSphere BigInsights是这个过程中不可或缺的组件，它们提供了一个强大的环境，不仅支持数据的探查和发现，还支持数据分析和洞察的提取，从而推动企业的决策制定和业务优化。在实施过程中，开发者需要理解Hadoop生态系统，熟悉MapReduce、HBase、Pig和Hive等工具，并能够利用这些工具创建定制的分析流程，以满足特定的业务需求。