如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
1、数据湖:一不留神变数据洪
数据湖的提出距今已经有了几年时间了,特别是在当今时代中,基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥,依然是一个耐人寻味的话题。
![](http://s5.51cto.com/wyfs02/M01/87/4C/wKioL1fcB6XAkdDsAAIj-yE8BA8799.jpg)
数据湖已满,如何防泛滥
数据湖洪水泛滥
数据湖十分灵活,同时具备可扩展和低成本的特点。其最初建立的目的十分简单,就是将所有形式的数据集中在同一处,这些数据包括了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。这些数据可以是日志文件、点击流、邮件、图像、音频视频或者文本文件。
![](http://s5.51cto.com/wyfs02/M01/87/4F/wKiom1fcB9yAv-CEAAOCuEuT794652.jpg)
数据湖中数据类型繁杂
在这些数据中,非结构化和半结构化数据占据了很大一部分,但是由于我们的处理能力不同,一些数据可能在数据湖中存储了很长时间而不能被处理掉,这样就会一直积攒下来保留的现在。
诚然,数据湖可以帮助处理各种形式的数据,这其中以结构化数据为主。而且数据湖具备数据库的大部分特质,可以提供数据查询、结构化数据处理报告等业务。数据湖的***价值在于数据利用、探索大数据的价值,预测未来结果并为企业提出相关建议,进而指导企业的进一步决策和行动。
![](http://s5.51cto.com/wyfs02/M00/87/4C/wKioL1fcB_nS03W1AAK6Pu2bt24050.jpg)
“数据洪”一触即发
但是,问题也就发生在这里。因为基于Hadoop部署的数据湖的能力并不足以应付一切,而用户对数据湖又疏于管理。数据量随时间而增加,数据湖开始泛滥,进而有逐步发展成洪水的趋势。数据不能得到有效的分配,“数据洪”随时可能冲溃堤坝,水漫金山。
2、数据湖管理需更好的工具
抗洪还得靠管理
那么数据湖要如何才能避免成为数据洪的悲剧呢?首先应该从根本上改变传统对数据湖的看法。把数据湖当作一个整体库存来管理是存在问题的,对于管理人员来讲,基于数据类型需要把数据湖分成一个个的区,分别处理管理。
![](http://s5.51cto.com/wyfs02/M02/87/4F/wKiom1fcCBnjXtRAAAKP1JjItEg625.jpg)
基于Hadoop的数据湖需要分类
基于Hadoop的数据湖的区域划分归类对其而言十分重要。管理者需要对其需要提取的数据进行原始数据的保留,并且对其进行元数据标记,标明数据源、数据类型等。当被提取的数据处理完毕之后要对其统一规划并进行后续处理。
如果用户需要选择一些特定应用程序的数据,那么可以通过收集、转换,将来自不同数据源的数据全部带走并进行处理。***,在处理工作完成后可以通过数据轨迹、处理日志等工具对处理过程进行审核,保障数据处理的完成度。
![](http://s4.51cto.com/wyfs02/M02/87/4F/wKiom1fcCDKBYZWjAAC8jsm9vyk030.jpg)
数据分类管理
这些问题说起来简单,但是做起来却是一件相当麻烦的事情。这要求企业拥有一套十分成熟的数据提取工具,用于数据转化、分类、标记以及其他任务。
而且不仅仅是企业关注这一问题,在Apache的Hadoop社区也有好多团队在致力于开发此类工具。事实上,此类工具更趋向于数据管理专业,这些对于企业来讲并不熟悉。而好消息是,一些相关的生态链已经在Hadoop领域开始形成,相信解决数据湖管理难题的工具将在不久后出现。
相关文章
- 在 Go 里用 CGO?这 7 个问题你要关注!
- 9款优秀的去中心化通讯软件 Matrix 的客户端
- 求职数据分析,项目经验该怎么写
- 在OKR中,我看到了数据驱动业务的未来
- 火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
- OpenHarmony富设备移植指南(二)—从postmarketOS获取移植资源
- 《数据成熟度指数》报告:64%的企业领袖认为大多数员工“不懂数据”
- OpenHarmony 小型系统兼容性测试指南
- 肯睿中国(Cloudera):2023年企业数字战略三大趋势预测
- 适用于 Linux 的十大命令行游戏
- GNOME 截图工具的新旧截图方式
- System76 即将推出的 COSMIC 桌面正在酝酿大变化
- 2GB 内存 8GB 存储即可流畅运行,Windows 11 极致精简版系统 Tiny11 发布
- 迎接 ecode:一个即将推出的具有全新图形用户界面框架的现代、轻量级代码编辑器
- loongarch架构介绍(三)—地址翻译
- Go 语言怎么解决编译器错误“err is shadowed during return”?
- 敏捷:可能被开发人员遗忘的部分
- Denodo预测2023年数据管理和分析的未来
- 利用数据推动可持续发展
- 在 Vue3 中实现 React 原生 Hooks(useState、useEffect),深入理解 React Hooks 的