大数据BI发展:开源与商用生态解析
本文档是一份关于2014年业界大数据BI发展的分享,由永洪科技公司提供,主要关注大数据领域的技术和生态。文章首先介绍了大数据的四个关键特性:数据量大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据类型多样(Variety)以及价值密度低(Veracity),强调了数据量的重要性,认为更多的数据往往胜过更先进的算法。 在开源大数据生态方面,文档讲述了大数据的起源,尤其是谷歌在2003年发布的几个重要论文,如《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》和《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》,这些论文推动了大数据时代的到来。Hadoop生态系统随之兴起,包括Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、HBase和Hive等组件,构成了早期的大数据基础架构。 然而,文中也指出Hadoop MapReduce并不适合实时计算,因为它的设计初衷在于批处理,而非低延迟场景。MapReduce框架的工作方式是计算节点主动拉取任务,而不是推送给它们,这可能导致延迟增加。此外,MapReduce任务的执行涉及到多次JVM进程的启动和停止,降低了实时响应速度。Hypertable作为另一款非Hadoop生态系统的产品,尽管在初期有一定的用户,但并未深入讨论。 文章还提到,随着大数据的发展,谷歌等公司为了追求高扩展性,容忍了一定程度的延迟,这是在大数据处理中需要权衡的要素之一。整体来看,这份分享旨在帮助读者理解大数据BI系统的技术基础,并提供建设大数据BI系统的思考,对当时的业界动态和技术趋势进行了详尽的分析和探讨。对于对大数据和BI感兴趣的读者来说,这是一个宝贵的学习资料,可供免费下载。
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