大資料處理平台與案例

大資料能夠在國内得到快速發展，甚至是國家層面的支援，最為重要的一點就是我們純國産大資料處理技術的突破以及跨越式發展。在網際網路深刻改變我們的生活、工作方式的當下，資料就成為了最為重要的資料。尤其是資料安全問題就更為突出，前階段的Facebook使用者資料洩漏所引發産生的一系列問題，就充分的說明了資料安全問題的嚴重性。大資料發展的必然趨勢就是将會深刻改變我們的工作和生活方式，無論是企業還是個人也都必然會成為其中的一個“資料”。選擇什麼樣的大資料處理，不僅僅考慮是簡單、易用，更重要的是能夠確定資料的安全！

目前國内的hadoop大資料處理平台可以說是比較雜亂的，有國外的、有在國外版本基礎上二次開發，卻很少有做原生态開發的。而至于做原生态開發的，目前已知也就是大快搜尋了。是以，個人一直很喜歡大快搜尋産品手冊封面上的一句話：讓每個程式員都能開發大資料 底層技術從此觸手可及！在這裡我也是直接把大快搜尋的手冊封面圖拿來了做了文章的封面。

hadoop

大資料處理平台與案例

大資料可以說是從搜尋引擎誕生之處就有了，我們熟悉的搜尋引擎，如百度搜尋引擎、360搜尋引擎等可以說是大資料技處理技術的最早的也是比較基礎的一種應用。大概在2015年大資料都還不是非常火爆，2015年可以說是大資料的一個分水嶺。随着網際網路技術的快速發展，大資料也随之迎來它的發展高峰期。

整個大資料處理技術的核心基礎hadoop、mapreduce、nosql系統，而這三個系統是建立在谷歌提出的大表、分布式檔案系統和分布式計算的三大技術構架上，以此來解決海量資料處理的問題。雖然說大資料處理技術最早興起于國外，但就目前大資料處理技術的應用還是我們國内做的要比較好。從近兩年國家對大資料的扶持力度，我們可以很明顯的感覺到大資料正在與我們的生活、工作深刻的結合。

大資料的應用開發一直是過于偏向底層，面臨的問題就是學習難度大，所涉及的技術面也是非常廣泛，這在很大程度上了制約了大資料的普及，這也是大部分大資料處理平台都面臨的突出問題。大快搜尋所推出的大資料一體化開發架構基本上是很好的解決了這樣的問題。它把大資料開發中的一些通過的，重複使用的基礎代碼、算法封裝為類庫，降低了大資料的學習門檻，降低了開發難度，很好的提高了大資料項目的開發效率。大快的一體化開發架構由資料源與SQL引擎、資料采集（自定義爬蟲）子產品、資料處理子產品、機器學習算法、自然語言處理子產品、搜尋引擎子產品，六部分組成。采用類黑箱架構模式，使用者直接調用大快的相關類即可完成，過去複雜的編碼工作。

大快的大資料通用計算平台（DKHadoop），已經內建相同版本号的開發架構的全部元件。關于DKhadoop大資料處理平台的案例，其實感興趣的可以去大快的網站上查詢一下，裡面有很多案例分享。個人所知的是DKhadoop的政務大資料處了解決方案非常好！大家也可以在大快網站上查詢一下這方面的方案資料。