你知道关于海量数据处理技术的知识吗？

 

    海量数据处理技术，即Massivedata processing technology。主要讨论三个方面，其一是数据量过大，其二是软硬件要求高，其三是要求很高的处理方法和技巧。海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有数据量过大，软硬件要求高，要求很高的处理方法和技巧等几个方面。

    首先说数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑。如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中。什么情况都可能存在。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

    海量数据处理技术对，软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源，一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑。不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

    海量数据处理技术要求很高的处理方法和技巧，这也是本文的写作目的所在。好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则，那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：我们要选用优秀的数据库工具。

    现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2。微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错，另外在BI领域。数据库，数据仓库，多维数据库。数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要。例如Informatic，Eassbase等，笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理。使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

    以上，便是本篇文章中对于海量数据处理技术的简单介绍了。

 

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