实时数据处理

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于实时数据处理的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com，如需咨询相关业务请拨打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目录:

• 1、fast数据资源整合指的是什么

• 2、大数据都需要学习什么?

• 3、怎么进行数据基本处理

• 4、企业数据对接能力包括哪些

一、fast数据资源整合指的是什么

Fast Data实现方案有一些关联，因此我们在探讨或解决某个问题点时可能需要由点到面，由面及体。在讨论Fast Data的时候，也会涉及大数据、容器云、微服务、内存数据网格、消息通信、复杂事件处理等技术。每种技术并不是独立存在，都有其发展演进的基础和路径，都有其关联相似性，因此在面临某一问题时可以从整体上来考虑方案，不要局限于某个点而失去整个空间。

确切的说，Fast Data并不是一种新技术、应用或用例，可能国内讨论的比较少些。它是一组成熟的思想和技术，围绕着数据事件的快速处理以及大量不同种类数据的分析、洞察、决策、改进等。特别是物联网的发展，使它最近受到海量的各种数据大数据爆炸的影响；各种数据终端设备和物联网的普遍应用，使各种各样的数据急剧增长，也对数据处理的速度提出了新的挑战和要求。速度是关于实时处理大量数据并以更快的方式做出决策的能力，从而在大量业务数据操作中不但获取高度易逝的数据价值，更创造出新的价值。Fast Data被归于大数据的Velocity方面，有别于传统大数据的批处理，倾向于大数据实时流处理的实时态势感知和决策分析等。

Fast Data(快速数据)是Ovum的Tony Baer提出的一个术语：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速数据是对管理大量“运动中”数据的大数据的一种补充方法，这些数据往往是时效关键的数据，可以帮助企业在业务关键决策上有质的提升。快速数据是实时连续访问和处理事件及数据，以便获得即时感知并采取即时动作，在时间关键的业务场景中发现和洞察新的业务机遇，并在第一时间获取数据的价值。比如金融股票的行情数据，距离和网络可能会成为一个影响行情数据价值的因素。获取数据之后根据定义的交易规则对数据进行处理，也可能会基于历史行情数据的分析作出决策，或者综合其他因素，速度越快可能带来的价值越大，这就是数据的时间价值。要想最大的获得这些时间关键的数据的价值，就需要相应的软硬件平台支撑。

Fast Data需要一种不仅允许快速检索信息，而且需要有对数据快速操作处理的能力的架构方法。这可能不仅仅是将实时处理系统或平台添加到现有后端系统上的问题，为了获取更大的数据价值，它往往要求重构（这也和微服务架构思想理论类似），它不仅要求关注数据的传输、集成、管理和展示，而且也要求关注数据的模型重构、数据治理等方面。

一、 一种实施方案

上一篇文章《大数据之FastData》中我们简单介绍了Fast Data处理的几个过程：感知、洞察和识别，跟踪和记录，分析、决策和响应。这个过程就是在Fast Data实施方案中要实现的能力。

（一） Fast Data功能实现

1、数据接收、采集

接收和采集分别意味着被动和主动的数据收集方式，如同人感知这个世界一样，每时每刻有很多信息被动接收，也可以主动去看、听、闻、触摸一些感兴趣的信息。在我们实现Fast Data的数据处理时，可能也需要考虑主动和被动的数据采集和接收。

2、感知

感知是对数据的初步处理或者预处理过程，“Awareness of situation”，首先得知道所处的环境、场景。在计算机系统中，可能需要辅助一些预配置信息来实现数据场景的感知。

3、识别、过滤、转换和关联数据

识别、过滤和关联到来的数据，数据中可能包含有众多的数据信息，这些数据信息会和其他数据紧密相关，需要识别出这些关键数据，过滤掉非紧急或非关键的数据，并在需要的情况下关联上其他相关的数据，比如内存或内存数据网格中或大数据平台的数据，以完善和支撑到来的数据的进一步分析需求。

也可能需要对非结构化或半结构化甚至结构化的数据进行转换，比如数据编码格式，以实现生态系统内可识别的或标准化的数据格式。

4、跟踪和记录

数据在实时处理移动过程中，可能需要跟踪和记录数据的状态、关联关系、中间过程、会话等信息，关键的信息可能需要持久化，或者为了理解整个处理过程或者重新推演等需要，以牺牲部分性能详细记录数据的处理过程。

5、分析

分析过程是整个FastData处理过程的核心。这部分的能力直接关系到决策的准确性以及到来的数据所能发挥的价值。分析过程可能涉及计算处理平台、算法平台、搜索平台、机器学习平台、语音图像视频等处理平台、消息平台等基础的中间件服务平台。

6、决策和响应

基于分析过程的全面的分析结果，从各种数据关联场景实时获得的可能持续变化的结果，基于规则或深度学习算法作出决策，使业务用户能够在正确的时间基于正确的结果采取正确行动，响应业务应用请求或者报告决策结果。

7、基础设施支撑

Fast Data实施并不是要从头再来，Fast Data实施是一种渐进的方法，它补充和改进而不是完全取代现有的IT基础设施、数据和中间件平台以及应用程序。基于现有系统的基础上，构建和完善基础设施平台、数据治理和数据处理平台、服务平台、消息平台、大数据平台、内存数据网格、事件处理平台、数据分析和展示、中间件工具等，以及基于数据和大数据等之上的机器学习和深度学习AI平台等。

Fast Data不是单个用例、应用程序或体系结构模式。它需要建立起广泛的中间件和产品数据管理体系，用正确的体系结构路径映射客户具体的用例和业务需求的选择。Fastdata是一个演进的过程，企业逐个解决其难点，同时集成或补充或替换或重构其现有的基础支撑系统，以满足实际业务场景的需求。没有什么是一成不变的，需要根据实际适时调整。

大数据建设中的快数据（Fast Data ）实施方案_java

（二） Fast Data方案关键技术

1、基础平台

当前基础设施平台的一个相对较优的方案选择可能是基于云计算技术的容器云平台。不管私有化部署或者采用公有云，基础设施资源和基础设施组件基本上都可以具备一定的能力。私有化部署相对麻烦一些，但在数据安全等方面却有着难以替代的优势。如果数据的价值大于使用公有云节省的费用，就应该考虑部署私有云。

2、事件处理

事件驱动体系结构用于由事件发生触发模式的业务场景；比如复杂事件处理（CEP）系统，允许规则引擎对到来的事件进行复杂的业务逻辑规则运算，然后根据运算结果自动响应。事件处理或复杂事件处理系统通常用于自动响应高度复杂的事件模式，这些事件模式是人们不可感知的，例如交易欺诈、老鼠仓或洗钱行为检测等业务场景。这里，数据通常在内存中被拦截而不持久化，因为需要对这些数据进行即时分析并采取行动；在某些情况下，所选数据可能被用于补充可用于历史或预测分析的数据仓库。

事件处理平台在企业的IT系统建设中是必不可少的。它是实时数据处理重要的支撑平台。

3、内存数据网格/内存数据库

内存数据网格往往用于更复杂、动态的、低延迟场景，这些场景是高度分布式的应用程序，具有不能容忍延迟的易失性数据，比如金融股票市场交易或无人驾驶系统。高度易失性的数据被放置在中间层的大内存中，通常用数据对象或实体对象来表示，通常以编程方式访问和操纵这些数据对象，对外可以通过封装提供统一的标准化的数据服务。

内存数据库或闪存（固态磁盘）数据库也应用到了传统数据库，执行高度复杂的实时优化分析。由于内存和闪存价格的下降，其应用的场景和范围也越来越广。

4、消息及中间件

中间件平台可能包含众多的能力，消息平台是重要的基础组件服务，满足低延迟或超低延迟的业务需求。也可能不止一套消息系统，不同的业务场景可能需要不同的消息平台来支撑。所有公共的一些中间件能力都可以部署为中间件平台，提供统一的服务，比如计算服务、算法服务、搜索服务、语音图像视频服务，甚至日志服务、监控服务、权限服务等。

5、数据治理和数据管理

数据是企业重要的资产之一。数据治理能力往往决定着企业IT系统建设的高度。不管数据仓库或者大数据平台建设，数据治理都是一个绕不开的课题。业务应用的研发往往也是受限于数据，数据就像粮米，没有粮米巧妇难为无米之炊，粮米的优劣直接决定了汤饭的口味。想基于一团乱麻的数据做出好的应用，无异于难以上青天。也因此，数据治理和数据管理平台是IT系统建设的重要的基础。

6、分析决策中心

分析决策中心如同人的大脑，对接收到的数据进行分析处理并做出决定如何响应。这部分可能包括不同的能力，在事件处理的过程中根据规则发送到不同的分析决策子中心进行处理，最后可能需要综合多个结果做出响应。也可以需要复杂的事件处理规则来定义，使用大数据平台能力、AI深度学习能力等不断的进行优化和改进。

二、 Fast Data方案演进

数据的持续产生和累积驱动数据处理方案的持续演进。智能设备和物联网的发展使数据以指数倍的产生，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，从这些数据中发掘新的业务场景，开发新的商业价值，是众多企业需要面对的课题，技术的发展也使解决方案不断演进，方案不是一成不变的，Fast Data也是。

（一） 不是一成不变的解决方案

Fast Data在不同的行业都有广泛的应用场景，各种不同的技术平台解决方案可能是适用的。其实任何行业任何技术解决方案一样，第一步要确定企业需要找到影响效率和收益的瓶颈和痛点；第二步，评估数据的质和量，找到消除或改进这些痛点的适用方法。很难说一个方案是普适的，即便同为互联网企业，适合阿里的不见得就适合腾讯。

（二） 方案演进

Fast Data解决方案关注时间敏感性，在企业内应该与不需要这种速度的其他系统平台并存。在系统构建时也不是独立存在的。我们需要摒弃单个项目单个系统的思想，用全局的思维来构建系统和数据平台，并根据技术和数据的变化持续改进。

三、 后言

Fast Data方案只是大数据和系统建设中的一部分，架构中的各个部分也适用于不同的业务系统，并非只为Fast Data设计。Fast Data是为了高价值高时效性的数据进行快速决策以期获取更大收益。

我们不只在金融股票交易市场会用到FastData，随着对数据实时价值认知的提高以及实时业务发展的需要，它将在各个行业变得越来越普遍。应用场景将会涵盖了金融服务、电信、高科技、制造、媒体和娱乐、旅游和运输、零售、专业服务以及公共部门等。

数据整合指采用匹配、合成、链接等方法，将多尺度的基础地理数据、基础地理数据与非基础地理数据、基础地理数据与其他专业部门地理数据集成起来，形成新的空间数据集。

二、大数据都需要学习什么?

大数据专业是一项技术的学习方向，该专业是交叉性学科，学习内容涵盖较广，其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科，并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。除此之外还需要学习数据采集、数据分析、数据处理软件及计算机编程语言等。不同的工作岗位与方向，需要从事的工作也不是一样的，因此催生出了许多职位。较为常见的大数据发展方向是大数据开发、大数据分析。

回过头来我们看看学习大数据需要的基础

1、java SE、EE（SSM）

90%的大数据框架都是Java写的

2、MySQL

SQL on Hadoop

3、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

- 需要学什么

大数据离线分析

一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年）

a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决

（common、HDES、MapReduce、YARN）

环境搭建、处理数据的思想

b、Hive：大数据的数据仓库

通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库

面向列存储

d、协作框架：

sqoop（桥梁：HDFS《==》RDBMS）

flume：搜集日志文件中的信息

e、调度框架

anzkaban

了解：crotab（Linux自带）

zeus（Alibaba）

Oozie（cloudera）

f、前沿框架扩展：

kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大数据实时分析

以spark框架为主

Scala：OOP（面向对象程序设计）+FP（函数是程序设计）

sparkCore：类比MapReduce

sparkSQL：类比hive

sparkStreaming：实时数据处理

kafka：消息队列

前沿框架扩展：flink

阿里巴巴：blink

大数据机器学习

spark MLlib：机器学习库

pyspark编程：Python和spark的结合

推荐系统

python数据分析

python机器学习

三、怎么进行数据基本处理

根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。

四、企业数据对接能力包括哪些

具体如下。

1.平滑自如的水平伸缩能力，从容应对海量数据

平滑自如的水平伸缩能力是数据中台必须具备的，特别是在数据体量迅速膨胀的今天，不具备存储和计算水平伸缩能力的平台是很难生存的，好在今天几乎所有的大数据技术都是分布式的，这赋予了数据中台天然的水平伸缩能力。

2.对资源拥有细粒度的控制能力，支持多任务、多用户下的作业处理

作为中心化的平台，企业不同部门和团队的数据都会存放在上面，每天会有大量的定时和即席作业运行，因此数据中台必须具备“多租户”的数据管理能力，对资源能进行细粒度的切分和调控。以Hadoop上的资源管理平台Yarn为例，通过定义各种动态资源分配策略，可以很好地协调各种作业之间的资源使用情况，确保各个业务线和不同用户的数据处理任务能及时有序地执行。

3.强大的实时处理能力

实时数据处理能力是以往传统数据平台所不具备的，这是数据中台的一大优势和亮点，通过实时处理我们可以将业务情况实时地反馈给用户，极大地缩短了业务用户的等待时间，提升了用户体验，在一些大促活动期间（如双11），实时计算的时效性对于业务决策的支持作用会更加重要。

4.参与业务请求处理的能力

依托于实时计算能力，数据中台将有机会参与在线的业务处理，特别是在那些需要基于大量数据处理才能给出响应的业务请求（如用户积分的实时计算），过去这些处理都是通过批处理作业在夜间完成的，时效性和用户体验很差，现在通过数据中台可以实时地计算出结果并反馈给业务系统，这使得数据平台也开始参与在线的业务处理了。

5.具备人工智能及机器学习的数据分析能力

这是目前数据分析和应用领域最看重的能力，是当前数据分析领域的“皇冠”，它所带来的数据洞察能力是以往传统数据分析方法无法企及的，没有这种能力的数据中台是不完善的。这部分能力一般是通过在大数据平台上集成相关组件实现的（如SparkMLib），但也有很多算法不能满足实际需要，因此需要集成一些第三方的算法库和集群环境作为补充。

6.以数据仓库理论管理和组织各类数据

数据仓库无疑是企业对于数据组织和管理的事实标准，不管是传统平台还是大数据平台，数据仓库理论都是科学有效的数据管理方法，可以说“没有数据仓库的大数据平台是没有灵魂的”。通过数据仓库体系的治理，企业数据的质量会得到大幅提升，也更利于前台的使用。

7.对外提供强大的数据服务，支持多种协议的数据传输与交互

过去的数据平台基本上都是将处理好的数据存放在关系型数据库中，供外围系统通过连接数据库的方式自行获取，可以说这是最低水平的数据服务，一个好的数据平台一定要提供强大的数据服务以便让数据需求方更容易和便捷地获取数据。平台支持的协议和方式越丰富，越能容易地帮助各业务中心和前台应用，加速集成和对接，降低企业整体的研发成本。而灵活便捷的数据获取方式又会吸引企业的数据供给方将数据主动放到数据中台上，从而享受数据中台带来的“红利”。

8.拥有完善的数据治理体系，数据质量能够得到有效保障

数据治理是贯穿数据平台建设全过程的一项工作，它是技术和管理方式的一种综合手段。数据中台一般会引入一些专业的数据治理工具对数据质量进行把控，这些工具会根据预定义的业务和技术规则定期抽检目标数据进行验证，并给出数据质量报告。为了配合数据治理，企业在管理上也应该成立相应的组织或机构来负责，这是建设数据中台在管理方面要做的工作之一。

9.精准的细粒度安全控制

数据中台要提供技术和管理上的多重机制保障企业的数据安全。从技术上看，数据中台需要提供严格的认证与授权机制来管理每一个使用平台的用户（包括自然人账户和应用系统账户），提供健全的数据加密与脱敏机制对敏感数据进行特殊处理，同时对每类数据的所有人、使用者和读写权限都要有明确的记录和追踪，对账户创建和授权申请都要有完备的审批机制。

以上就是数据中台必须具备的9个能力。了解更多关于数据中台原理与实现的内容，你可以关注《数据中台实战课》专栏，以下是专栏目录。你可以使用极客视点专属口令，享受立减优惠。

以上就是关于实时数据处理相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

高温排行榜（高温排行榜实时）

怎么实现数据的实时更新（怎么实现数据的实时更新功能）

福布斯实时富豪排行榜（福布斯实时富豪排行榜入口）

众创空间广州（广州市众创空间有限公司）

100个线上活动策划创意主题(100个线上活动策划创意主题怎么写)