傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式能否應(yīng)付大的數(shù)據(jù)？Da數(shù)據(jù)Times數(shù)據(jù)管理模式研究Da數(shù)據(jù)Times數(shù)據(jù)管理模式研究1 數(shù)據(jù)管理技術(shù)回顧-2接下來是專業(yè)學(xué)習(xí)的第二階段:專業(yè)數(shù)據(jù)理論與核心技術(shù)。現(xiàn)有信息條件下的大數(shù)據(jù)八大安全解決方案原則-2/存儲(chǔ)以大融合的方式存在，大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫并存，一個(gè)有效的Da 數(shù)據(jù)的審計(jì)解決方案，既要獨(dú)立審計(jì)Da 數(shù)據(jù) library的訪問行為，又要考慮Da 數(shù)據(jù) library的傳統(tǒng)審計(jì)，不影響數(shù)據(jù)庫的高效穩(wěn)定運(yùn)行，大數(shù)據(jù)八大安全解決方案原則。兼容性:審計(jì)系統(tǒng)應(yīng)適應(yīng)不同的/庫類型和應(yīng)用環(huán)境，主流數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，商用數(shù)據(jù)庫，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的各種版本都可以審核，可以統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)庫的審計(jì)策略的編輯方法和日志性能，可靠性:審計(jì)系統(tǒng)能夠連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。滿足在線存儲(chǔ)至少6個(gè)月的要求，該審計(jì)系統(tǒng)可以保證審計(jì)記錄時(shí)間的一致性，避免錯(cuò)誤的時(shí)間記錄對(duì)跟蹤源的影響，獨(dú)立性:審計(jì)系統(tǒng)應(yīng)該獨(dú)立于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，即使數(shù)據(jù)庫和操作系統(tǒng)被破壞，也必須保證審計(jì)日志的正確性和完整性，審計(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行不應(yīng)影響數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的運(yùn)行。實(shí)用性:由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，所以大數(shù)據(jù)庫的操作審計(jì)需要細(xì)分到-，同時(shí)可以對(duì)數(shù)據(jù) library返回的信息進(jìn)行審計(jì)，包括錯(cuò)誤代碼和數(shù)據(jù) library的響應(yīng)時(shí)間，當(dāng)數(shù)據(jù) library出現(xiàn)重要錯(cuò)誤時(shí)，可以立即處理。
因?yàn)樾录夹g(shù)處理信息更快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式的缺點(diǎn):傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)的量相對(duì)較少，多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Q和并行型。為了依靠并行計(jì)算提高數(shù)據(jù)的處理速度，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論很難保證其可用性和可擴(kuò)展性。數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)處理方式是以處理器為中心的，但是在大型的數(shù)據(jù)環(huán)境中，需要采用以數(shù)據(jù)為中心的模型，以減少數(shù)據(jù)移動(dòng)帶來的開銷。
"要構(gòu)建一個(gè)大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù) stream進(jìn)行溯源，直至最終有價(jià)值的輸出，并根據(jù)實(shí)際需要在現(xiàn)有的Hadoop和大型數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中選擇和集成合適的組件，構(gòu)建一個(gè)能夠支持多種查詢和分析功能的系統(tǒng)。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入“Da 數(shù)據(jù)”的解決方案的商業(yè)應(yīng)用中沒有一個(gè)在生產(chǎn)環(huán)境中存在潛在的安全隱患。
所以大數(shù)據(jù)技術(shù)只有服務(wù)于實(shí)用目的才有意義。總的來說，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個(gè)方面引導(dǎo)人們做出有價(jià)值的決策:報(bào)告生成(如基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶粘性計(jì)算等。);診斷分析(例如，分析用戶粘性下降的原因，根據(jù)日志分析系統(tǒng)性能下降的原因，檢測(cè)垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個(gè)性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測(cè)添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).
