普遍采用實時性的數據處理方式在現如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數據處理系統的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數據的處理系統采用的主要是批量化的處理方式，這種數據處理方式有一定的局限性，主要是用于數據報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數據處理方式就達不到要求。傳統的數據倉庫系統、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數據自身的發展有點不相適應。大數據突出強調數據的實時性，因而對數據處理也要體現出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數據處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數據的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當的舍棄，否則很容易造成空間的不足。在未來的發展過程中，實時性的數據處理方式將會成為主流，不斷推動大數據技術的發展和進步。 大數據經濟即將進入數據資本時代。新津區大數據調研分析

數據采集(DAQ)，又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據采集系統是結合基于計算機或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復采集。采集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特征值。數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。數據采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據采集工具。簡陽市政商數據解決方案數據在計算機科學中，數據的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質的總稱。

數據庫系統與文件系統兩者之間的主要區別是組織數據的方式不同，文件系統是面向組織數據的，而數據庫系統是面向全局組織數據的，這種組織方式可以解決數據冗余問題。數據庫系統主要管理數據庫的存儲、事務以及對數據庫的操作。文件系統是操作系統管理文件和存儲空間的子系統，主要是分配文件所占的簇、盤塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來說數據庫系統會調用文件系統來管理自己的數據文件，但也有些數據庫系統能夠自己管理數據文件，甚至在裸設備上。文件系統是操作系統必須的，而數據庫系統只是數據庫管理和應用所必需的。

    同時淘寶的數據集群也變為國內比較大的數據倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進行新一代的數據平臺的構建，此時的Greenplum因為的IO吞吐量以及有限的任務并發安排到了網站日志的處理以及給分析師提供的數據分析服務。該階段的數據模型是根據業務的特性采用退化、扁平化的模型設計方式去構建的。階段二：互聯網的數據平臺除了受到技術、數據量的驅動外，同時還來自數據產品經理梳理用戶的需求按照產品的思維去構建并部署在了數據的平臺上。互聯網是一個擅長制造流程新概念的行業。約在2011年到2014年左右，隨著數據平臺的建設逐漸的進入快速迭代期，數據產品、數據產品經理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認可（備注：數據產品相關內容個人會在數據產品系列中做深入分享），同時數據產品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數據產品、面向平臺工具型產品兩個維度分別去建設數據平臺。企業各個主要角色都是數據平臺用戶。各類數據產品經理（偏業務數據產品、偏工具平臺數據產品）推進數據平臺的建設。分析師參與數據平臺直接建設比重增加。數據開發、數據模型角色都是數據平臺的建設者與使用者（備注：相對與傳統數據平臺的數據開發來說。大數據是信息技術發展的必然產物。

    在計算上則以分布式計算為主提高數據的操作性能c.實時數倉是近幾年提出的一種數倉架構，與離線數倉方案有相似之處，不同之處在于數據是實時的。這也是整個大數據從離線分布式計算邁向實時流計算過程中產生的。但個人認為實時數倉方案還有很多不成熟的地方，在業務場景中還是有很多局限性d.對于Lambda數倉架構，Kappa數倉架構，混合數倉架構這些架構更多的是應對與特定場景，這類數倉架構方案不具備一定的通用性.數倉的邏輯分層.數倉的設計步驟與原則a.業務場景調研需要明確業務場景的分類，比如行業類大概有電商場景，電信運營商場景，社交場景等等，這些場景不同帶來的是需求不同，需求不同則帶來的是模型之間的差異化b.需求調研不同的場景不同的需求，比如很多企業的數倉更多是服務于數據可視化BI,有的服務于應用系統，有的服務于C端。這些業務需求在統計、用戶畫像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調研根據實際業務場景，將業務側對齊，遵循關系型數據庫建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個從抽象到具體的一個不斷細化完善的分析，設計和開發的過程。經典抽象建模四步驟:選擇業務過程->聲明粒度->。信息與數據既有聯系，又有區別。彭州商業街數據洞察

大數據提供了一種人類認識復雜系統的新思維和新手段。新津區大數據調研分析

    線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。?內容數據：應用日志、電子文檔、機器數據、語音數據、社交媒體數據等。大數據的主要來源：商業數據互聯網數據傳感器數據數據采集與大數據采集區別傳統數據采集來源單一，數據量相對于大數據較小結構單一關系數據庫和并行數據倉庫大數據的數據采集來源，數據量巨大數據類型豐富，包括結構化，半結構化，非結構化分布式數據庫傳統數據采集的不足傳統的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。大數據采集新的方法?系統日志采集方法很多互聯網企業都有自己的海量數據采集工具，多用于系統日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。網絡數據采集方法網絡數據采集是指通過網絡爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息。該方法可以將非結構化數據從網頁中抽取出來，將其存儲為統一的本地數據文件。新津區大數據調研分析

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