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你知道关于海量数据处理技术的知识吗?

2022-11-21

 

    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InformaticEassbase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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