海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

來源：整理時間：2025-01-15 18:28:15 編輯：智能門戶手機版

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1，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法
2，海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的
3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點
4，如何處理海量信息
5，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息
6，如何處理海量數(shù)據(jù)

1，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

從數(shù)據(jù)存儲的模式來看，海量存儲技術(shù)可以分為DAS(Direct Attached Storage，直接附加存儲)和網(wǎng)絡(luò)存儲兩種，其中網(wǎng)絡(luò)存儲又可以分為NAS(Network Attached storage，網(wǎng)絡(luò)附加存儲)和SAN(Storage Area Net、Work，存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò))。從數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的組成上看，無論是DAS、NAS還是SAN，其存儲系統(tǒng)都可以分為三個部分：首先是磁盤陣列，它是存儲系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是完成數(shù)據(jù)存儲的基本保證；其次是連接和網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)，通過它們實現(xiàn)了一個或多個磁盤陣列與服務(wù)器之間的連接；最后是存儲管理軟件，在系統(tǒng)和應(yīng)用級上，實現(xiàn)多個服務(wù)器共享、防災(zāi)等存儲管理任務(wù)。如果需要更多資料可以追問

海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

2，海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的

您好，海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點涉及到云存儲和分布式存儲。第二點涉及到分布式計算和并行計算。分布式計算和并行計算：并行計算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請求，在配置多處理機的服務(wù)器下處理。分布式計算偏多用戶，多請求，涉及多臺服務(wù)器多個計算單元的分布式處理。分布式計算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實現(xiàn)；一種是多請求分布式調(diào)度，涉及到云計算paas還有疑問請追問沒有疑問請采納

海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點涉及到云存儲和分布式存儲。第二點涉及到分布式計算和并行計算。分布式計算和并行計算：并行計算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請求，在配置多處理機的服務(wù)器下處理。分布式計算偏多用戶，多請求，涉及多臺服務(wù)器多個計算單元的分布式處理。分布式計算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實現(xiàn)；一種是多請求分布式調(diào)度，涉及到云計算paas云計算中的云是相對于客戶端而言，其實云計算本質(zhì)上是客戶端-服務(wù)器模式，只是在服務(wù)器端通過分布式存儲、虛擬化等技術(shù)提供了諸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服務(wù)?！　『唵蝸碚f：　　云計算只是分布式計算的一種特殊形式，它的特色是資源（計算、存儲）的租用?！　【W(wǎng)格，也是分布式計算的一種，不過強調(diào)的資源的共享與協(xié)作。

海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點涉及到云存儲和分布式存儲。第二點涉及到分布式計算和并行計算。分布式計算和并行計算：并行計算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請求，在配置多處理機的服務(wù)器下處理。分布式計算偏多用戶，多請求，涉及多臺服務(wù)器多個計算單元的分布式處理。分布式計算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實現(xiàn)；一種是多請求分布式調(diào)度，涉及到云計算paas云計算中的云是相對于客戶端而言，其實云計算本質(zhì)上是客戶端-服務(wù)器模式，只是在服務(wù)器端通過分布式存儲、虛擬化等技術(shù)提供了諸如iaas、paas、saas的高可靠服務(wù)。簡單來說：云計算只是分布式計算的一種特殊形式，它的特色是資源（計算、存儲）的租用。網(wǎng)格，也是分布式計算的一種，不過強調(diào)的資源的共享與協(xié)作。

海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的

3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。魔方（大數(shù)據(jù)模型平臺）大數(shù)據(jù)模型平臺是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)抽取工具大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)抽取工具實現(xiàn)db到hdfs數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行處理能力，可以采用數(shù)據(jù)庫分區(qū)、按字段分區(qū)、分頁方式并行批處理抽取db數(shù)據(jù)到hdfs文件系統(tǒng)中，能有效解決大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)抽取導(dǎo)致的作業(yè)負(fù)載過大抽取時間過長的問題，為大數(shù)據(jù)倉庫提供傳輸管道。數(shù)據(jù)處理服務(wù)器為每個作業(yè)分配獨立的作業(yè)任務(wù)處理工作線程和任務(wù)執(zhí)行隊列，作業(yè)之間互不干擾靈活的作業(yè)任務(wù)處理模式：可以增量方式執(zhí)行作業(yè)任務(wù)，可配置的任務(wù)處理時間策略，根據(jù)不同需求定制。采用異步事件驅(qū)動模式來管理和分發(fā)作業(yè)指令、采集作業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)。通過管理監(jiān)控端，可以實時監(jiān)控作業(yè)在各個數(shù)據(jù)處理節(jié)點作業(yè)任務(wù)的實時運行狀態(tài)，查看作業(yè)的歷史執(zhí)行狀態(tài)，方便地實現(xiàn)提交新的作業(yè)、重新執(zhí)行作業(yè)、停止正在執(zhí)行的作業(yè)等操作。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集工具網(wǎng)絡(luò)信息雷達(dá)是一款網(wǎng)絡(luò)信息定向采集產(chǎn)品，它能夠?qū)τ脩粼O(shè)置的網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和更新，實現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。未至·云（互聯(lián)網(wǎng)推送服務(wù)平臺）云計算數(shù)據(jù)中心以先進(jìn)的中文數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)支撐為技術(shù)基礎(chǔ)，并在各個環(huán)節(jié)輔以人工服務(wù)，使得數(shù)據(jù)中心能夠安全、高效運行。根據(jù)云計算數(shù)據(jù)中心的不同環(huán)節(jié)，我們專門配備了系統(tǒng)管理和維護(hù)人員、數(shù)據(jù)加工和編撰人員、數(shù)據(jù)采集維護(hù)人員、平臺系統(tǒng)管理員、機構(gòu)管理員、輿情監(jiān)測和分析人員等，滿足各個環(huán)節(jié)的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業(yè)的解決方案。顯微鏡（大數(shù)據(jù)文本挖掘工具）文本挖掘是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術(shù), 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關(guān)鍵詞標(biāo)引、摘要等?；贖adoop MapReduce的文本挖掘軟件能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權(quán)保護(hù)、稿件溯源等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)立方（可視化關(guān)系挖掘）大數(shù)據(jù)可視化關(guān)系挖掘的展現(xiàn)方式包括關(guān)系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達(dá)方式，為使用者提供全方位的信息展現(xiàn)方式。

大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點

4，如何處理海量信息

簡單說就是使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理

5，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息

1、數(shù)據(jù)ETL過程2、數(shù)據(jù)整理，生成與業(yè)務(wù)相關(guān)的新變量3、應(yīng)用統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)4、展現(xiàn)統(tǒng)計結(jié)果或數(shù)據(jù)挖掘歸納的知識5、結(jié)果應(yīng)用，指導(dǎo)實踐。

下面是一些特定的挑戰(zhàn)，它們引發(fā)了對數(shù)據(jù)挖掘的研究?？缮炜s 由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)吉字節(jié)、數(shù)太字節(jié)甚至數(shù)拍字節(jié)的數(shù)據(jù)集越來越普遍。如果數(shù)據(jù)挖掘算法要處理這些海量數(shù)據(jù)集，則算法必須是可伸縮的（scalable）。許多數(shù)據(jù)挖掘算法使用特殊的搜索策略處理指數(shù)性搜索問題?？缮炜s可能還需要實現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以有效的方式訪問個別記錄。例如，當(dāng)要處理的數(shù)據(jù)不能放進(jìn)內(nèi)存時，可能需要非內(nèi)存算法。使用抽樣技術(shù)或開發(fā)并行和分布算法也可以提高可伸縮程度。高維性現(xiàn)在，常常遇到具有數(shù)以百計或數(shù)以千計屬性的數(shù)據(jù)集，而不是數(shù)十年前常見的只具有少量屬性的數(shù)據(jù)集。在生物信息學(xué)領(lǐng)域，微陣列技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)產(chǎn)生了涉及數(shù)千特征的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。具有時間或空間分量的數(shù)據(jù)集也趨向于具有很高的維度。例如，考慮包含不同地區(qū)的溫度測量的數(shù)據(jù)集。如果溫度在一個相當(dāng)長的時間周期內(nèi)重復(fù)地測量，則維度（特征數(shù)）的增長正比于測量的次數(shù)。為低維數(shù)據(jù)開發(fā)的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)通常不能很好地處理這樣的高維數(shù)據(jù)。此外，對于某些數(shù)據(jù)分析算法，隨著維度（特征數(shù)）的增加，計算復(fù)雜性迅速增加。異種數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù) 通常，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只處理包含相同類型屬性的數(shù)據(jù)集，或者是連續(xù)的，或者是分類的。隨著數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)、科學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他領(lǐng)域的作用越來越大，越來越需要能夠處理異種屬性的技術(shù)。近年來，已經(jīng)出現(xiàn)了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)對象。這些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型的例子包括含有半結(jié)構(gòu)化文本和超鏈接的web頁面集、具有序列和三維結(jié)構(gòu)的dna數(shù)據(jù)、包含地球表面不同位置上的時間序列測量值（溫度、氣壓等）的氣象數(shù)據(jù)。為挖掘這種復(fù)雜對象而開發(fā)的技術(shù)應(yīng)當(dāng)考慮數(shù)據(jù)中的聯(lián)系，如時間和空間的自相關(guān)性、圖的連通性、半結(jié)構(gòu)化文本和xml文檔中元素之間的父子聯(lián)系。數(shù)據(jù)的所有權(quán)與分布有時，需要分析的數(shù)據(jù)并非存放在一個站點，或歸屬一個單位，而是地理上分布在屬于多個機構(gòu)的資源中。這就需要開發(fā)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。分布式數(shù)據(jù)挖掘算法面臨的主要挑戰(zhàn)包括：(1) 如何降低執(zhí)行分布式計算所需的通信量？(2) 如何有效地統(tǒng)一從多個資源得到的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果？(3) 如何處理數(shù)據(jù)安全性問題？非傳統(tǒng)的分析傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法基于一種假設(shè)—檢驗?zāi)Ｊ?。換句話說，提出一種假設(shè)，設(shè)計實驗來收集數(shù)據(jù)，然后針對假設(shè)分析數(shù)據(jù)。但是，這一過程勞力費神。當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析任務(wù)常常需要產(chǎn)生和評估數(shù)以千計的假設(shè)，因此希望自動地產(chǎn)生和評估假設(shè)導(dǎo)致了一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)。此外，數(shù)據(jù)挖掘所分析的數(shù)據(jù)集通常不是精心設(shè)計的實驗的結(jié)果，并且它們通常代表數(shù)據(jù)的時機性樣本（opportunistic sample），而不是隨機樣本（random sample）。而且，這些數(shù)據(jù)集常常涉及非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)分布。通常，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分為下面兩大類：l 預(yù)測任務(wù)。這些任務(wù)的目標(biāo)是根據(jù)其他屬性的值，預(yù)測特定屬性的值。被預(yù)測的屬性一般稱目標(biāo)變量（target variable）或因變量（dependent variable），而用來做預(yù)測的屬性稱說明變量（explanatory variable）或自變量（independent variable）。l 描述任務(wù)。這里，目標(biāo)是導(dǎo)出概括數(shù)據(jù)中潛在聯(lián)系的模式（相關(guān)、趨勢、聚類、軌跡和異常）。本質(zhì)上，描述性數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通常是探查性的，并且常常需要后處理技術(shù)驗證和解釋結(jié)果。

首要重點是去除無效信息次要重點式保證原始信息采集的規(guī)范性，否則無法批量整合。上面保證了，以后就是統(tǒng)計問題了，需要知道什么就統(tǒng)計什么。

6，如何處理海量數(shù)據(jù)

在實際的工作環(huán)境下，許多人會遇到海量數(shù)據(jù)這個復(fù)雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面：一、數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。如果說有10條數(shù)據(jù)，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數(shù)據(jù)，也可以考慮，如果數(shù)據(jù)上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進(jìn)行處理，尤其海量的數(shù)據(jù)中，什么情況都可能存在，例如，數(shù)據(jù)中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現(xiàn)了，程序終止了。二、軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數(shù)據(jù)過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內(nèi)存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。三、要求很高的處理方法和技巧。這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經(jīng)驗的積累，也是個人的經(jīng)驗的總結(jié)。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。下面我們來詳細(xì)介紹一下處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和技巧：一、選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫工具廠家比較多，對海量數(shù)據(jù)的處理對所使用的數(shù)據(jù)庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟公司最近發(fā)布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，多維數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進(jìn)行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數(shù)據(jù)分析項目中，對每天6000萬條的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。二、編寫優(yōu)良的程序代碼處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。三、對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作十分必要，例如針對按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進(jìn)行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫有不同的分區(qū)方式，不過處理機制大體相同。例如SQL Server的數(shù)據(jù)庫分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負(fù)荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。四、建立廣泛的索引對海量的數(shù)據(jù)處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng) 索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對經(jīng)常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時，曾經(jīng)在一個ETL流程中，當(dāng)插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。五、建立緩存機制當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設(shè)置的好差也關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數(shù)據(jù)聚合操作時，緩存設(shè)置為100000條/Buffer，這對于這個級別的數(shù)據(jù)量是可行的。六、加大虛擬內(nèi)存如果系統(tǒng)資源有限，內(nèi)存提示不足，則可以靠增加虛擬內(nèi)存來解決。筆者在實際項目中曾經(jīng)遇到針對18億條的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，內(nèi)存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行聚合操作是有問題的，提示內(nèi)存不足，那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū) 上分別建立了6個4096M的磁盤分區(qū)，用于虛擬內(nèi)存，這樣虛擬的內(nèi)存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數(shù)據(jù)處理中的內(nèi)存不足問題。七、分批處理海量數(shù)據(jù)處理難因為數(shù)據(jù)量大，那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問題其中一個技巧是減少數(shù)據(jù)量?？梢詫Ａ繑?shù)據(jù)分批處理，然后處理后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數(shù)據(jù)量的處理，不至于面對大數(shù)據(jù)量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進(jìn)行，如果不允許拆分?jǐn)?shù)據(jù)，還需要另想辦法。不過一般的數(shù)據(jù)按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分開處理。八、使用臨時表和中間表數(shù)據(jù)量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規(guī)則進(jìn)行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結(jié)果的保存都非常重要，如果對于超海量的數(shù)據(jù)，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。九、優(yōu)化查詢SQL語句在對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲過程是數(shù)據(jù)庫工作人員的職責(zé)，也是檢驗數(shù)據(jù)庫工作人員水平的一個標(biāo)準(zhǔn)，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關(guān)聯(lián)，少用或不用游標(biāo)，設(shè)計好高效的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數(shù)據(jù)使用游標(biāo)，運行3個小時沒有出結(jié)果，這是一定要改用程序處理了。十、使用文本格式進(jìn)行處理對一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫，如果對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，必須借助程序，那么在程序操作數(shù)據(jù)庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進(jìn)行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進(jìn)行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗，是要利用程序進(jìn)行處理的，而不建議導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫再做清洗。十一、定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性，極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如，同樣的數(shù)據(jù)中的時間字段，有的可能為非標(biāo)準(zhǔn)的時間，出現(xiàn)的原因可能為應(yīng)用程序的錯誤，系統(tǒng)的錯誤等，這是在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時，必須制定強大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯處理機制。十二、建立視圖或者物化視圖視圖中的數(shù)據(jù)來源于基表，對海量數(shù)據(jù)的處理，可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進(jìn)行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。十三、避免使用32位機子（極端情況）目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制，而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數(shù)的限制也十分重要。十四、考慮操作系統(tǒng)問題海量數(shù)據(jù)處理過程中，除了對數(shù)據(jù)庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務(wù)器的，而且對系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對操作系統(tǒng)自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。十五、使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。十六、使用采樣數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進(jìn)行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，抽取出 400萬行，經(jīng)測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數(shù)值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進(jìn)行處理。海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢，對數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準(zhǔn)確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進(jìn)行廣泛深入的研究。

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海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

本文目錄一覽

1，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

2，海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的

3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點

4，如何處理海量信息

5，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息

6，如何處理海量數(shù)據(jù)

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海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

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1，海量數(shù)據(jù)存儲有哪些方式與方法

2，海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算 虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的

3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點

4，如何處理海量信息

5，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息

6，如何處理海量數(shù)據(jù)

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2，海量數(shù)據(jù)分布式計算并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系是怎樣的

3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點

4，如何處理海量信息

6，如何處理海量數(shù)據(jù)