多大規模的資料才值得用大資料的方式來處理?

2022-06-08 12:39:09 字數 973 閱讀 4328

麥肯錫對於「大資料」的定義是:一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大的超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合,具有4v特徵,即volumn(海量的規模)、velocity(快速的流轉)、variety(多樣的型別)和value(低密度的價值)。「大」指的是資料規模,大資料一般指在10tb(1tb=1024gb)規模以上的資料量。

另乙個對於「大資料」的說法是:當現有的技術不能再管理你的資料或者提公升資料質量的時候,你就得開啟「大資料」的大門。你的資料越來越多,普通的儲存器不能再儲存這些資料了,因為它處理速度低下、搜尋或分析時間太長、伺服器運轉不過來、新資料**太快以至於不能及時處理,等等。所以,當你涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊的時候,你就需要換個方法來處理資料——「大資料」的應用。

引入一些「大資料」產品,例如spark或者hadoop,尋找新的方式來處理etl(資料倉儲技術)流程、更複雜的負載平衡、更靈活的搜尋工具。

利益相關:網易猛獁大資料平台作為一站式的應用開發和資料管理平台,通過大資料開發套件,將資料開發、任務運維、自助分析、資料管理、專案管理等工作通過工作流的方式有效的串聯起來,提供敏捷易用的使用者操作介面,降低了大資料分析的使用門檻,顯著的提高了資料開發工程師和資料分析師的工作效率。猛獁大資料平台在電商、**、雲課堂學習、企業工業製造等領域已廣泛應用,基於持續的需求驅動,通過多行業的業務驗證,同時豐富全面的元件,提供完善的平台能力,滿足不同型別的業務需求。

在對資料的分析處理過程中,資料的安全重要性不言而喻。猛獁平台底層使用kerberos認證,實現了資料的安全性和隔離性。除了認證系統,利用ranger實現了細粒度的許可權控制,保證了各個租戶只能檢視授權訪問的表、庫和字段。不僅如此,平台還提供審計功能,通過對使用者平台行為進行記錄、分析和匯報,用來幫助對事故追根溯源,提高了平台的安全性。點選可免費試用

原文:達到多大規模的資料,才值得用大資料的方式來處理?

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