14、云环境下的大数据分析：现状、挑战与研究趋势

云环境下的大数据分析：现状、挑战与研究趋势

文档型数据库概述

文档型数据库在大数据存储与管理中扮演着重要角色。以下是关于文档型数据库的一些关键要点总结：
| 特性 | 详情 |
| — | — |
| 水平扩展 | 通过复制或复制与分片相结合的方式实现扩展 |
| 使用场景 | 当记录结构相对较小，且能将所有相关属性存储在单个文档中时适用 |
| CAP权衡 | 大多数情况下，优先考虑一致性而非可用性 |
| 优点 | 高可扩展性和简单的数据模型；通常支持二级索引、每个数据库包含多种类型的文档以及嵌套文档或列表；支持MapReduce进行即席查询 |
| 缺点 | 最终一致性模型，原子性和隔离性有限；不适合处理相互关联的数据；查询模型仅限于键和索引 |

大数据分析与云系统的研究趋势

大数据分析是一个非常活跃的研究领域，对工业和科学领域具有重大影响。在许多情况下，待分析的数据存储在云平台上，并利用弹性计算云设施来加速分析。以下是大数据分析和云系统在管理和挖掘大规模数据存储库方面的主要研究趋势：
1. 大数据分析的编程模型 ：大数据分析编程工具需要新颖复杂的抽象结构。MapReduce模型常用于集群和云环境，但仍需进一步研究以开发可扩展的高级模型和工具。目前的先进解决方案虽取得了一些成功，但还不够成熟，存在数据传输瓶颈和性能不可预测等问题。此外，还提出了一些替代MapReduce的处理模型，如Dryad和Pregel，但尚未被开发者广泛采用。
2. 数据存储可扩展性 ：随着数据量的不断增加，需要更具可扩展性的数据存储