你知道新的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者和曾經(jīng)的領(lǐng)導(dǎo)者之間的關(guān)鍵區(qū)別是什么嗎?

那就是“數(shù)據(jù)管理”。任何無法處理數(shù)據(jù)并將其投入使用的企業(yè)，很可能會(huì)讓位給那些能夠更好處理數(shù)據(jù)的。

事實(shí)上，大數(shù)據(jù)和其流動(dòng)性的力量能促使企業(yè)發(fā)展。

大數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)的術(shù)語(yǔ)。由于數(shù)據(jù)的來源渠道眾多，導(dǎo)致其太多樣，太龐大，傳統(tǒng)技術(shù)難以處理。這使得利用技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)其進(jìn)行有效處理十分重要。

這些數(shù)據(jù)必須通過計(jì)算來分析，以揭示模式和趨勢(shì)，從而有助于市場(chǎng)和推廣活動(dòng)。

以下是一些企業(yè)機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)的例子:

• 政府組織通過緊跟社交媒體的動(dòng)向，從而了解新疾病的出現(xiàn)和爆發(fā)的信息。

石油和天然氣公司將鉆探設(shè)備與傳感器集成在一起，以確保安全和促進(jìn)更有效的鉆探。

零售商緊跟網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊動(dòng)向，并識(shí)別行為趨勢(shì)來從而改進(jìn)廣告活動(dòng)。

下面，讓我們來看一下目前可以促進(jìn)商務(wù)的流行大數(shù)據(jù)技術(shù):

1. Apache Spark

Apache Spark 作為大型數(shù)據(jù)處理的最快和通用的引擎，具備流媒體、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形處理和 SQL 支持的內(nèi)置模塊。它支持所有重要的大數(shù)據(jù)語(yǔ)言，包括 Python、Java、R 和 Scala。

它補(bǔ)充了 Hadoop 最初出現(xiàn)的主要意圖。數(shù)據(jù)處理中的主要關(guān)注點(diǎn)是速度，所以需要減少查詢間的等待時(shí)間和運(yùn)行程序所需的時(shí)間。

盡管 Spark 被用來加速 Hadoop 的計(jì)算軟件過程，但它并不是后者的擴(kuò)展。實(shí)際上，Spark 使用 Hadoop 有兩個(gè)主要目的——存儲(chǔ)和處理。

Apache Spark 對(duì)旨在實(shí)時(shí)跟蹤欺詐性交易的公司來說是一大福音，例如，金融機(jī)構(gòu)、電子商務(wù)行業(yè)和醫(yī)療保健。假設(shè)你的錢包丟了，同時(shí)信用卡被盜刷了一大筆錢，那么該技術(shù)可以幫助你及時(shí)掌握卡被盜刷的時(shí)間和地點(diǎn)。

2. Apache Flink

如果你知道 Apache Spark 和 Apache Hadoop，那么你很可以也聽過 Apache Flink 。Flink 是由德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)的 Volker Markl 教授創(chuàng)建的一個(gè)社區(qū)驅(qū)動(dòng)開源框架。在德語(yǔ)中，F(xiàn)link 的意思是“敏捷的”，具有高性能和極其精確的數(shù)據(jù)流。

Flink 的功能受到 MPP 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)(如聲明性、查詢優(yōu)化器、并行內(nèi)存、外核算法)和Hadoop MapReduce 技術(shù)(如大規(guī)模擴(kuò)展、用戶定義函數(shù)、閱讀模式)等功能的啟發(fā)。

3. NiFi

NiFi 是一種強(qiáng)大且可拓展的工具，它能夠以最小的編碼和舒適的界面來存儲(chǔ)和處理來自各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。這還不是全部，它還可以輕松地不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流自動(dòng)化。如果 NiFi 不包含你需要的任何源，那么通過簡(jiǎn)潔的 Java 代碼你可以編寫自己的處理器。

NiFi 的專長(zhǎng)在于數(shù)據(jù)提取，這是過濾數(shù)據(jù)的一個(gè)非常有用的手段。由于 NiFi 是美國(guó)國(guó)家安全局的項(xiàng)目，其安全性也是值得稱道的。

4. Kafka

Kafka 是必不可少的，因?yàn)樗歉鞣N系統(tǒng)之間的強(qiáng)大粘合劑，從 Spark，NiFi 到第三方工具。可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理。Kafka 具有開放源碼，可水平伸縮，有容錯(cuò)能力，快速安全的特點(diǎn)。

作為一個(gè)分布式系統(tǒng)，Kafka 存儲(chǔ)消息在不同主題中，并且主題本身在不同的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)和復(fù)制。

當(dāng) Kafka 最初是建立在 LinkedIn 的分布式消息系統(tǒng)，但如今是 Apache 軟件基金會(huì)的一部分，并被成千上萬(wàn)的公司使用。

Pinterest（照片分享網(wǎng)站，堪稱圖片版的Twitter） 使用 Apache Kafka。該公司建立了名為 Secor 的平臺(tái)，使用 Kafka、Storm 和 Hadoop 來進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，并將數(shù)據(jù)輸入到 MemSQL 中。

5. Apache Samza

Apache Samza 主要目的是為了擴(kuò)展 Kafka 的能力，并集成了容錯(cuò)、持久消息、簡(jiǎn)單 API、托管狀態(tài)、可擴(kuò)展、處理器隔離和可伸縮的特性。

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它使用 Apache Hadoop YARN 用于容錯(cuò)，同時(shí)使用 Kafka 進(jìn)行通訊。因此，可以說它是一個(gè)分布式流處理框架。它還提供了一個(gè)可插入的 API 來運(yùn)行 Samza 和其他通訊系統(tǒng)。

6. Cloud Dataflow

Cloud Dataflow 是谷歌的云數(shù)據(jù)處理服務(wù)，它集成了基于批處理和流數(shù)據(jù)處理任務(wù)的簡(jiǎn)單編程模型。

使用這個(gè)工具，無需擔(dān)心操作任務(wù)，包括性能優(yōu)化和資源管理。通過其完全托管的服務(wù)，可以動(dòng)態(tài)地提供資源以保持較高的利用率，同時(shí)使延遲最小化。

同時(shí)通過其統(tǒng)一編程模型方法，無需擔(dān)心編程模型轉(zhuǎn)換成本的。這種方法有助于批量和連續(xù)的流處理，使其易于表達(dá)計(jì)算需求，同時(shí)無需擔(dān)心數(shù)據(jù)源。

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展，新技術(shù)頻頻出現(xiàn)，其中許多技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，超出了 hadoop - spark 集群。這些工具可以用來確保與安全和管理的無縫工作。

數(shù)據(jù)工程師需要利用這些工具來提取、清理和設(shè)置數(shù)據(jù)模式，以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家徹底地探究和檢查它們，并構(gòu)建模型。