哪些技術屬于大數據的關鍵技術

隨著大數據分析市場快速滲透到各行各業(yè)，哪些大數據技術是剛需?哪些技術有極大的潛在價值?根據弗雷斯特研究公司發(fā)布的指數，這里給出最熱的十個大數據技術。

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預測分析：預測分析是一種統(tǒng)計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術?？蔀轭A測、優(yōu)化、預報和模擬等許多其他用途而部署。隨著現在硬件和軟件解決方案的成熟，許多公司利用大數據技術來收集海量數據、訓練模型、優(yōu)化模型，并發(fā)布預測模型來提高業(yè)務水平或者避免風險;當前最流行的預測分析工具當屬IBM公司的SPSS,SPSS這個軟件大家都已經很熟悉了，它集數據錄入、整理、分析功能于一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，SPSS的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統(tǒng)的計算機上。

NoSQL數據庫：非關系型數據庫包括Key-value型(Redis)數據庫、文檔型(MonogoDB)數據庫、圖型(Neo4j)數據庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統(tǒng)已經更加的成熟、穩(wěn)定。

搜索和認知商業(yè)：當今時代大數據與分析已經發(fā)展到一個新的高度，那就是認知時代，認知時代不再是簡單的數據分析與展示，它更多的是上升到一個利用數據來支撐人機交互的一種模式，例如前段時間的圍棋大戰(zhàn)，就是一個很好的應用、現已經逐步推廣到機器人的應用上面，也就是下一個經濟爆發(fā)點——人工智能，互聯(lián)網人都比較熟悉國內的BAT，以及國外的apple、google、facebook、IBM、微軟、亞馬遜等等;可以大致看一下他們的商業(yè)布局，未來全是往人工智能方向發(fā)展，當然目前在認知商業(yè)這一塊IBM當屬領頭羊，特別是當前主推的watson這個產品，以及取得了非常棒的效果。

流式分析：目前流式計算是業(yè)界研究的一個熱點，最近Twitter、LinkedIn等公司相繼開源了流式計算系統(tǒng)Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前開源的S4，流式計算研究在互聯(lián)網領域持續(xù)升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在于社交網站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數據、電子感應器之中的數字格式的信息流進行快速處理并反饋的需求。目前大數據流分析平臺有很多、如開源的spark，以及ibm的 streams 。

內存數據結構：通過動態(tài)隨機內存訪問(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲系統(tǒng)提供海量數據的低延時訪問和處理;

分布式存儲系統(tǒng)：分布式存儲是指存儲節(jié)點大于一個、數據保存多副本以及高性能的計算網絡;利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。當前開源的HDFS還是非常不錯，有需要的朋友可以深入了解一下。

數據可視化：數據可視化技術是指對各類型數據源(包括hadoop上的海量數據以及實時和接近實時的分布式數據)進行顯示;當前國內外數據分析展示的產品很多，如果是企業(yè)單位以及政府單位建議使用 cognos ，安全、穩(wěn)定、功能強大、支持大數據、非常不錯的選擇。

數據整合：通過亞馬遜彈性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等軟件進行業(yè)務數據整合;

數據預處理：數據整合是指對數據源進行清洗、裁剪，并共享多樣化數據來加快數據分析;

數據校驗：對分布式存儲系統(tǒng)和數據庫上的海量、高頻率數據集進行數據校驗，去除非法數據，補全缺失。

數據整合、處理、校驗在目前已經統(tǒng)稱為 ETL ，ETL過程可以把結構化數據以及非結構化數據進行清洗、抽取、轉換成你需要的數據、同時還可以保障數據的安全性以及完整性、關于ETL的產品推薦使用 datastage就行、對于任何數據源都可以完美處理。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數據集合多重數據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數據應用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統(tǒng)已經更加的成熟、穩(wěn)定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預定義模式：不需要事先定義數據模式，預定義表結構。數據中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數據時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數據存儲的存儲區(qū)域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數據劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數據的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數據的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護，數據可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數據存放于同一個節(jié)點，NoSQL數據庫需要將數據進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數據就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現故障的時候，可能會丟失少量的數據。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數據庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數據庫并沒有一個統(tǒng)一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數據庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數據庫和其他的NoSQL。

NoSQL數據庫是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會給企業(yè)帶來負面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說。在新的一年中，無疑會有更多企業(yè)開始或籌劃部署NoSQL。方案落實后就會逐漸發(fā)現種種安全問題，因此早做準備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關系型數據庫的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語言，而且允許用戶隨時變更數據屬性。此類數據庫以擴展性良好著稱，并能夠在需要大量應用程序與數據庫本身進行實時交互的交易處理任務中發(fā)揮性能優(yōu)勢，Couchbase創(chuàng)始人兼產品部門高級副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務為核心。它更注重實時處理能力并且擅長直接對數據進行操作，大幅度促進了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢之一是能夠隨時改變(在屬性方面)，由于結構性的弱化，修改過程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢影響其安全性 NoSQL的關鍵性特色之一是其動態(tài)的數據模型，Shulman解釋道。我可以在其運作過程中加入新的屬性記錄。因此與這種結構相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說，它必須能夠了解數據庫引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權限。然而這個層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒有這樣的解決方案。 根據Phillips的說法，某些NoSQL開發(fā)商已經開始著手研發(fā)安全機制，至少在嘗試保護數據的完整性。在關系型數據庫領域，如果我們的數據組成不正確，那么它將無法與結構并行運作，換言之數據插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗證規(guī)則與完整性檢查已經比較完善，而事實證明這些驗證機制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時觸發(fā)，并在執(zhí)行過程中確保插入數據的正確性。 Shulman預計新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因為IT工作人員的玩忽職守，實際上主要原因是NoSQL作為一項新技術導致大多數人對其缺乏足夠的知識基礎。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經理Alex Rothacker對上述觀點表示贊同。他指出，培訓的一大問題在于，大多數NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對于技術了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經驗。 如果他們從傳統(tǒng)關系型數據庫入手，那么由于強制性安全機制的完備，他們可以在使用中學習。但NoSQL，只有行家才能通過觀察得出正確結論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識儲備、安全經驗或是工作時間的局限而無法做到這一點。 NoSQL需在安全性方面進行優(yōu)化 盡管Phillips認同新技術與舊經驗之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時加大對安全性的關注會起到很大程度的積極作用。他認為此類數據存儲機制與傳統(tǒng)關系類數據庫相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網絡內部其它應用程序的接觸機會也小得多。 他們并不把這項新技術完全當成數據庫使用，正如我們在收集整理大量來自其它應用程序的業(yè)務類數據時，往往也會考慮將其作為企業(yè)數據存儲機制一樣，他補充道。當然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網絡、社交游戲或是某種特殊web應用程序，也很可能會將其部署于防火墻之下。這樣一來它不僅與應用程序緊密結合，也不會被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時表示，這種過度依賴周邊安全機制的數據庫系統(tǒng)也存在著極其危險的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗證機制就必須相對薄弱，而且缺乏多用戶管理及數據訪問方面的安全保護。只要擁有高權限賬戶，我們幾乎能訪問存儲機制中的一切數據。舉例來說，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會上演示了如何在完全不清楚數據具體內容的情況下，將其信息羅列出來甚至導出。 而根據nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點，即使是與有限的應用程序相關聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網上。在缺少嚴密網絡劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲數據的薄弱環(huán)節(jié)。因為NoSQL在設計上主要用于互聯(lián)網規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網中，進而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來肆虐于關系類數據庫領域的頭號公敵。盡管NoSQL沒有將SQL作為查詢語言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內容的語法形式，Rothacker解釋稱。也就是說雖然SQL注入不會出現，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對這類數據庫展開侵襲時，也很可能進一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術往往帶來這樣的窘境：需要花費大量時間學習如何保障其安全，但幾乎每個IT人士都能迅速掌握攻擊活動的組織方法。因此我認為攻擊者將會始終走在安全部署的前面，Shulman說道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經看到不少NoSQL技術方面的公開漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結道。我認為歸根結底，這應該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來吸引力巨大的商業(yè)機遇，就要承擔一定風險，Shulman解釋道。但應該采取一定措施以盡量弱化這種風險。 舉例來說，鑒于數據庫對外部安全機制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對與NoSQL相對接的應用程序代碼仔細檢查。換言之，企業(yè)必須嚴格挑選負責此類項目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務，Shulman表示。當大家以NoSQL為基礎編寫應用程序時，必須啟用有經驗的編程人員，因為客戶端軟件是抵擋安全問題的第一道屏障。切實為額外緩沖區(qū)的部署留出時間與預算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內容并盡量多顧及安全考量多想一點就是進步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關系類數據庫也沒什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來數據庫應用程序在安全性方面的提升基本都跟數據庫本身沒什么關系，nCircle公司安全研究及開發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說。

網站名稱：NOSQL是關鍵技術,nosql數據庫技術
網站路徑：http://aaarwkj.com/article14/dssjdge.html

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