摘要：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的發(fā)展，人們已經(jīng)從各種信息數(shù)據(jù)的使用和接收方變?yōu)閿?shù)據(jù)的發(fā)送方，基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日漸成熟，各種行業(yè)類型的數(shù)據(jù)時(shí)刻都在產(chǎn)生著，基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)就是在如此龐大的數(shù)據(jù)量的基礎(chǔ)上建立的應(yīng)用系統(tǒng)，系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，才能夠在海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中尋求出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，為行業(yè)發(fā)展提供洞察力和優(yōu)化行業(yè)流程，為決策層提供精準(zhǔn)決策，從而使得用戶能夠掌握龐大的數(shù)據(jù)信息資產(chǎn)?；诖髷?shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)核心優(yōu)勢(shì)就是對(duì)有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，本課題研究介紹了基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)過程。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析;系統(tǒng)架構(gòu)

在信息時(shí)代的今天，各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都有大量的數(shù)據(jù)，善于分析利用這些數(shù)據(jù)，能夠?yàn)樾袠I(yè)帶來巨大的發(fā)展空間，甚至能夠引起行業(yè)的變革，因此基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)就是數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)的架構(gòu)。

基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用的出現(xiàn)，給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)帶來了新的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析是隱藏在應(yīng)用系統(tǒng)的背后，對(duì)于應(yīng)用分析結(jié)果有舉足輕重的作用，隨著數(shù)據(jù)挖掘、探索等技術(shù)的發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該側(cè)重解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的三個(gè)瓶頸問題：第一，分布式計(jì)算，分布式計(jì)算的設(shè)計(jì)思路是多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)本地化，數(shù)據(jù)盡可能少傳輸。第二，分布式存儲(chǔ)，所謂分布式存儲(chǔ)就是將一個(gè)大文件拆分為多個(gè)小文件分別存儲(chǔ)到不同的主機(jī)，通過分片式管理技術(shù)對(duì)文件進(jìn)行管理。第三，數(shù)據(jù)的檢索和存儲(chǔ)相結(jié)合，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析面臨著海量的數(shù)據(jù)和多種數(shù)據(jù)類型，在不規(guī)范的數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索。

一、基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)

在Hadoop體系的分布式應(yīng)用中，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用架構(gòu)已經(jīng)和大數(shù)據(jù)信息架構(gòu)互相結(jié)合，為各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中帶來了許多經(jīng)濟(jì)價(jià)值和數(shù)據(jù)信息資產(chǎn)，Hadoop體系采用云計(jì)算和分布式的應(yīng)用技術(shù)，能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，對(duì)未來大數(shù)據(jù)的信息中更大價(jià)值的數(shù)據(jù)源進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘，會(huì)獲得更大的數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。

（一）Hadoop對(duì)日志數(shù)據(jù)處理

目前互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)的數(shù)量在呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，Web服務(wù)器會(huì)因?yàn)闃I(yè)務(wù)量的劇增而生成龐大的數(shù)據(jù)日志文件數(shù)據(jù)，其中包括了網(wǎng)址訪問和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流程處理的相關(guān)數(shù)據(jù)，這些日志文件數(shù)據(jù)會(huì)通過一系列的云計(jì)算算法處理后，上傳到云端，通過分析處理這些數(shù)據(jù)能夠反映給整個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)也可以反饋遇到的一系列系統(tǒng)異常問題。

（二）Hadoop并行處理系統(tǒng)架構(gòu)

在Hadoop體系的分布式大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)采集模塊會(huì)將采集到的各種類型的數(shù)據(jù)傳送到Hadoop的并行處理系統(tǒng)架構(gòu)中，然后信息數(shù)據(jù)被保存到HDFS中，傳送的數(shù)據(jù)會(huì)被Hadoop體系中的MapReduce并行計(jì)算編程模型作為框架來進(jìn)行系統(tǒng)化處理，MapReduce分布式的并行計(jì)算編程模型能夠有效地解決數(shù)據(jù)分布范圍大并且零散導(dǎo)致采集難的問題，這些信息數(shù)據(jù)會(huì)在分析前被分散到各個(gè)分節(jié)點(diǎn)，然后系統(tǒng)會(huì)利用就近原則讀取相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，然后映射數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，經(jīng)過處理分析后的數(shù)據(jù)會(huì)被再進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚合并，所以基于Hadoop體系的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用具備高速、可靠的特點(diǎn)，能夠滿足大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理和分析的需求。

二、基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)

（一）傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，傳統(tǒng)的BI數(shù)據(jù)分析，由于數(shù)據(jù)量和系統(tǒng)性能不能滿足大數(shù)據(jù)，所以基于此類的數(shù)據(jù)分析技術(shù)上是使用了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析組件替換傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)組件，保留了大數(shù)據(jù)的ETL操作，相對(duì)解決基于大數(shù)據(jù)的BI數(shù)據(jù)分析。整個(gè)架構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單易懂，缺點(diǎn)就是缺乏對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的支持。

（二）流式數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中全部以流的形式進(jìn)行分析處理，直接去掉了數(shù)據(jù)批處理，用數(shù)據(jù)通道替換了ETL操作，經(jīng)過流式數(shù)據(jù)分析處理加工后的數(shù)據(jù)，以信息推送的方式推送給用戶，相對(duì)于其他數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，流式架構(gòu)由于取消ETL操作，所以數(shù)據(jù)的處理效率非常高，但是由于沒有了數(shù)據(jù)批處理，沒有很好的支撐數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和重播，不利于離線進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

（三）Lambda數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)

在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中Lambda架構(gòu)是比較重要的一種數(shù)據(jù)分析架構(gòu)方式，大多數(shù)的架構(gòu)都是基于這種架構(gòu)，Lambda架構(gòu)的數(shù)據(jù)通道分為兩個(gè)：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析和離線數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的分析架構(gòu)是流式架構(gòu)，多數(shù)采用增量式計(jì)算，保障了數(shù)據(jù)處理分析的實(shí)時(shí)性，離線數(shù)據(jù)分析就以全量運(yùn)算的數(shù)據(jù)批處理為主，保證了數(shù)據(jù)的一致性。在Lambda架構(gòu)的最外層是一個(gè)實(shí)時(shí)和離線的數(shù)據(jù)分析合并層，這個(gè)合并層是Lambda架構(gòu)的關(guān)鍵，既集合了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用比較廣泛，適合于對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析同時(shí)需求存在的場(chǎng)景。

（四）Kappa數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

Kappa數(shù)據(jù)分析架構(gòu)是在Lambda架構(gòu)的基礎(chǔ)進(jìn)行優(yōu)化，在數(shù)據(jù)通道上把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和流式數(shù)據(jù)分析進(jìn)行了合并，以消息隊(duì)列進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在以Kappa架構(gòu)的數(shù)據(jù)分析上來講，還是以數(shù)據(jù)流的分析形式為主，不同的是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是在數(shù)據(jù)湖層面上，當(dāng)需要對(duì)離線數(shù)據(jù)分析或者執(zhí)行重新的數(shù)據(jù)分析操作時(shí)候，只需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)湖層以消息隊(duì)列的方式將數(shù)據(jù)重播一次就行了。Kappa數(shù)據(jù)分析架構(gòu)去除了Lambda架構(gòu)當(dāng)中的冗余部分，將數(shù)據(jù)分析重播作為創(chuàng)新的形式加入到架構(gòu)當(dāng)中，Kappa結(jié)構(gòu)整體相當(dāng)簡(jiǎn)潔，缺點(diǎn)就是雖然結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔，但是由于數(shù)據(jù)分析重播部分實(shí)現(xiàn)難度較高，所以總體架構(gòu)難度比較大。

（五）Unifield數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

以上的幾種數(shù)據(jù)分析架構(gòu)都是以處理海量數(shù)據(jù)為主，Unifield數(shù)據(jù)分析架構(gòu)是將數(shù)據(jù)處理分析與機(jī)器學(xué)習(xí)整合為一體，從架構(gòu)的核心層面來看，Unifield數(shù)據(jù)分析架構(gòu)還是基于Lambda架構(gòu)，只是在數(shù)據(jù)流分析層加入了機(jī)器學(xué)習(xí)層，增加了數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)在加載后從數(shù)據(jù)通道到數(shù)據(jù)湖后，進(jìn)行數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，然后提供給數(shù)據(jù)分析流層調(diào)用，同時(shí)數(shù)據(jù)分析流層會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練Unifield數(shù)據(jù)分析架構(gòu)套數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的架構(gòu)，很好的解決了數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與人工智能領(lǐng)域相結(jié)合的問題，適合使用在基于大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析下的人工智能應(yīng)用中，缺點(diǎn)就是由于整合了機(jī)器學(xué)習(xí)層，要求架構(gòu)技術(shù)更高。

三、結(jié)束語(yǔ)

本課題分析了基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，并且提出了一些可行的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)方案，分別歸納出各種數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的性能、可靠性和優(yōu)缺點(diǎn)，希望在未來的信息科技時(shí)代，我們能夠善用大數(shù)據(jù)，為社會(huì)各行業(yè)提供更多的有價(jià)值數(shù)據(jù)分析，使得我國(guó)在大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方面邁向新的發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：

李超宇（1982—），男，廣西梧州人，高校講師，網(wǎng)絡(luò)工程師，工學(xué)碩士，主要從事云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)方面的研究。

基金項(xiàng)目：

2016年度廣西壯族自治區(qū)中青年基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的教育技術(shù)信息平臺(tái)的應(yīng)用研究”（KY2016YB899）