Greenplum的流数据加载

最新推荐文章于 2024-04-26 15:46:56 发布

Greenplum中文社区

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分类专栏： Greenplum组件工具文章标签：分布式大数据 python 人工智能 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gp_community/article/details/109720697

本文探讨了数据的时效性及其对决策的影响，特别是Greenplum如何利用流数据加载功能，结合Kafka搭建实时数据处理管道，以应对数据价值的快速衰减。Greenplum的Kafka连接器支持多种数据格式，提供持续批量加载和数据变换功能，确保在近实时场景下发挥数据的最大价值。

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数据的时效性

在数据爆发式增长的今天，我们已经有越来越多的数据分析工具和模型，来帮助我们全方位提取数据中的隐含价值。但问题在于，这是否意味着，任何人只要有了同样的工具、模型和数据之后，就可以获取到同样的价值呢？对于关注于算法和模型本身的学术领域来说，这一论断可能是肯定的；但对于实际生产中，答案却是否定的，因为它忽略了数据本身一个非常重要的特性，即数据的时效性。

数据时效性指的是，数据的价值不是一成不变的，数据的价值会随着数据产生后时间的增加而逐步递减。下图就是来自Nucleus Research的一份报告显示的数据价值的“半衰期”[1]。

这里借用了物理学里的半衰期一词，表示数据的价值损失到原来一半，所需要的时间。从图中可以看出，价值衰减最快的是“战术”型决策的数据，它的特点是需要几乎实时（以分钟，甚至秒为单位）的做出决策，例如根据交通状况规划路线等。

数据时效性最常见的影响是，如果捕获到的数据无法得到及时的利用，数据的价值会迅速衰减从而只能被抛弃。如何第一时间“榨取”数据的最大价值，成为今天流数据处理的一个重要问题。得益于Greenplum的大规模分布式并行计算的架构，很多在传统数据库中需要数小时来执行的查询可以由Greenplum在几分钟之内完成，从而满足了最苛刻战术型决策的要求。由此可见，具备了流数据加载能力的Greenplum无疑会帮助我们发掘出前所未有价值。