5、大数据与分布式计算：技术解析与应用洞察

大数据与分布式计算：技术解析与应用洞察

1. 大数据的实时与非实时需求

大数据让原本因技术限制或成本过高而难以实现的事情成为可能。如今，我们无需像过去那样进行复杂编程，就能利用海量数据。许多组织在管理大量复杂数据时面临挑战，大数据方法有助于在数据的数量、种类和速度变化时保持平衡。

1.1 实时需求的重要性

当企业需要解决重大问题时，大数据的实时性具有革命性意义。实时处理适用于对时间敏感且对业务至关重要的问题，例如检测医院设备性能或预测潜在入侵风险。以下是企业利用实时数据获取快速优势的示例：
- 监控新信息中的异常，如欺诈或情报。
- 监控新闻源和社交媒体，以确定可能影响金融市场的事件，如客户对新产品发布的反应。
- 根据实时推特流在大型体育赛事期间更改广告投放位置。
- 根据客户在销售点的购买情况提供优惠券。

1.2 实时处理的基础设施要求

如果需要实时处理能力，支持该能力的基础设施需要满足以下要求：
|要求|说明|
| ---- | ---- |
|低延迟|延迟是服务在环境中执行的时间滞后量。实时流需要低延迟，因此需要考虑计算能力和网络限制。|
|可扩展性|即使在负载增加的情况下，也能维持一定的性能水平。|
|多功能性|系统必须支持结构化和非结构化数据流。|
|原生格式|以数据的原生形式使用数据，避免转换带来的时间和成本。处理数据中触发事件的复杂交互的能力可能具有变革性。|

2. 大数据的整合与管理

2.1 不同数据类型的管理

不同类型的大数据具有不同的特点，需要使