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“大数据”是在2013年被用滥了的词汇,但实际上,由于数据量缺失、大数据清洗和分析能力不足,以及数据可视化瓶颈等问题,“大数据”一直未能迟迟落地。而在最近,随着基础设施的发展,意味着大数据的发展又走到新的一个临界点。系统软件供应商SoftwareAG的GaganMehra,在Venturebeat网站阐述了他对于大数据接下来发展的认识,他认为更快地数据处理、更可靠地数据质量,以及给更加细分的应用市场,是大数据2.0时代的重要特征。
更快的数据处理速度
由于数据量指数型增长,使得对于数据的快速分析的需要已经变得比以往任何时候都要迫切。几乎每家大数据厂商,都想要兜售比别家处理速度更快的产品。Hadoop发布的新品Hadoop2.0/YARN,几乎能实时分析数据。而下一代大数据的计算牵引框架ApacheSpark,它的速度比Hadoop快100倍。硅谷风险投资机构AndreessenHorowitz,已经以1400万美元的价格,领投了一家以ApacheSpark为业务核心的初创企业Databricks。不久前,亚马逊也上线了实时流数据服务Kinesis,来帮助没有数据处理能力的公司解决这一问题。
许多分析供应商都已经认识到了数据处理速度的重要性,并建立了能够每秒处理TB数据的产品。传感器数据分析、物联网在工业和消费级市场快速发展的势头,驱动了这次变革。比如一家企业的传感器,能够每秒产生出数百次的事件,实时处理这些数据难度很高。特别是当实时处理的传感器数据,激增到一天5TB的时候,速度,就成了尤为关键的指标。
同时,尽管数据存储成本已经累年下降,但数据存储的费用还是不小的一笔支出。部分商家相比存储完整数据流而言,更倾向于保存过滤掉噪音的数据。
智能清洗“垃圾数据”
在本就难以计数的数据量继续以指数模型激增时,对于数据质量的强化,便摆上了许多数据供应商的议程。换句话说,在庞大数据面前,即使计算机能够高效的处理它们,但大量无用的“垃圾”数据,只会给系统带来负担,并增添存储、主机等设备成本。这就需要数据处理过程中,根据特定的规则和参数,对涌进数据流进行“清洗”和分析,并自动决策该去处理哪些数据,这一切不再需要人工去干预。
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