但是，您希望在大數(shù)據(jù)平臺中嵌入安全功能。您希望開發(fā)人員在設(shè)計和部署階段支持所需的功能。您希望安全功能像大數(shù)據(jù)集群一樣具有可擴(kuò)展性、高性能和自組織性。問題是開源系統(tǒng)或大多數(shù)商業(yè)系統(tǒng)一般不包含安全產(chǎn)品。而且很多安全產(chǎn)品無法嵌入Hadoop或者其他非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。大多數(shù)系統(tǒng)提供最少的安全功能，但它們不足以覆蓋所有常見的威脅。

1。數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心。數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理中占有非常重要的地位。隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析將逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)的智能處理上，進(jìn)而可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想一步步實(shí)現(xiàn)這個功能，就必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。數(shù)據(jù)的采集、存儲和管理是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個領(lǐng)域。

為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要與時俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)主要采用批處理方式，這種方式有一定的局限性，主要針對數(shù)據(jù)上報頻率不需要達(dá)到分鐘級別的場合，而對于要求更高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式是達(dá)不到要求的。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈接挖掘和其他應(yīng)用程序通常在數(shù)小時或數(shù)天內(nèi)處理數(shù)據(jù)。

作者|張建鋒從2008年開始工作到現(xiàn)在已經(jīng)11年了。我一路跟數(shù)據(jù)打交道，做過大數(shù)據(jù)底層框架內(nèi)核(Hadoop、Pig、Tez、Spark、Livy)開發(fā)和大數(shù)據(jù)上層應(yīng)用開發(fā)(寫ETL的MapReduceJob，Adhocquery的Hive，數(shù)據(jù)可視化的Tableau，今天想借這個機(jī)會跟大家談?wù)勎依斫獾拇髷?shù)據(jù)的現(xiàn)狀和未來。

大數(shù)據(jù)這個概念已經(jīng)有很多年了(10多年)，但是一直沒有一個準(zhǔn)確的定義(可能不需要)。DataEngineer對大數(shù)據(jù)的理解會更多從技術(shù)和系統(tǒng)的角度出發(fā)，而DataAnalyst對大數(shù)據(jù)的理解會從產(chǎn)品的角度出發(fā)，所以DataEngineer和DataAnalyst對大數(shù)據(jù)的理解肯定是不一樣的。

1。數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心。數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理中占有非常重要的地位。隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析將逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的智能處理，進(jìn)而從大規(guī)模數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想一步步實(shí)現(xiàn)這個功能，就必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。數(shù)據(jù)的采集、存儲和管理是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個領(lǐng)域。

為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要與時俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)主要采用批處理方式，這種方式有一定的局限性，主要針對數(shù)據(jù)上報頻率不需要達(dá)到分鐘級別的場合，而對于要求更高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式是達(dá)不到要求的。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈接挖掘和其他應(yīng)用程序通常在數(shù)小時或數(shù)天內(nèi)處理數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)就是從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，這個大家都知道?，F(xiàn)在主要靠一個FineBI軟件進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，值得收藏一輩子，像Hadoop技術(shù)，大數(shù)據(jù)實(shí)時處理能力弱。但是，也有很多實(shí)時的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，比如國內(nèi)永紅科技的實(shí)時大數(shù)據(jù)BI。具體來說，底層技術(shù)，簡單來說，按照永紅科技的技術(shù)，有四個方面，實(shí)際上代表了一些通用的大數(shù)據(jù)底層技術(shù):ZSuite具有高性能的大數(shù)據(jù)分析能力，她完全拋棄ScaleUp，全面支持ScaleOut。