16、大数据分析与审计结果验证

大数据分析与审计结果验证

一、大数据分析的挑战与工具

在大数据环境下进行审计，审计人员面临诸多挑战，其中之一便是 Hadoop 特定术语带来的困扰。例如，MapReduce 是一个分三个阶段的过程：
1. Map 阶段 ：将数据分割成多个由特定键标识的碎片。
2. Shuffle sort 阶段 ：在集群内的同一节点上聚合包含相同键的数据碎片。
3. Reduce 阶段 ：从各个节点获取经过混洗的数据，在本地机器上进行处理，并生成最终结果。

对于初次接触这种环境的审计人员来说，这些术语可能会造成混淆。

Hive 是一种类似 SQL 的语言和元数据存储库。它能够支持对多种源格式（包括原始文本文件）进行查询。其基本数据单元是表，类似于关系数据库，由包含记录的行组成的二维“电子表格”结构。Hive 提供了类似 SQL 的语言（HiveQL），可以实现如 GROUP BY、JOINs 和 HAVING 等功能，与标准 SQL 类似。但由于普通关系数据库设计与 MapReduce 框架的差异，与标准 SQL 相比，其查询类型存在一些限制。本质上，Hive 是一个将类似 SQL 的查询转换为 Hadoop MapReduce 作业的系统。此外，还有多种高速查询引擎的开源衍生版本可与 Hadoop 一起运行。

由于大数据涉及的数据量巨大、速度快以及部分数据的非结构化性质，审计人员使用统计抽样的能力可能会面临困难。大数据统计抽样在体积、强度和复杂性方面超出了标准审计软件工具的管理和分析能力，审计人员面临两个主要问题：
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