大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個(gè)關(guān)鍵性的系統(tǒng)在各個(gè)公司迅速崛起。但是這種海量規(guī)模的數(shù)據(jù)帶來了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時(shí)，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法在第一時(shí)間為運(yùn)營(yíng)決策提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。本文將從技術(shù)無關(guān)的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應(yīng)用在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不同階段的技巧和準(zhǔn)則（例如數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗，處理，存儲(chǔ)，以及介紹）。本文應(yīng)作為一個(gè)通用準(zhǔn)則，以確保最終的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能滿足性能要求。
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1. 大數(shù)據(jù)是什么？
大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術(shù)語之一。然而對(duì)大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，所有已知的論點(diǎn)例如結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)等等都不夠完整。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常被認(rèn)為具有數(shù)據(jù)的五個(gè)主要特征，通常稱為數(shù)據(jù)的5 Vs。分別是大規(guī)模，多樣性，高效性、準(zhǔn)確性和價(jià)值性。
互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報(bào)價(jià)，如果真的想做，可以來這里，這個(gè)手技的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
據(jù)Gartner稱，大規(guī)?？梢员欢x為“在本（地）機(jī)數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)能力不足以為用戶帶來商業(yè)價(jià)值。當(dāng)現(xiàn)有的技術(shù)能夠針對(duì)性的進(jìn)行改造后來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)就可以說是一個(gè)成功的大數(shù)據(jù)解決方案。
這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沒將不僅僅是來自于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源，同時(shí)也會(huì)來自于一些新興的數(shù)據(jù)源，例如常規(guī)（手持、工業(yè)）設(shè)備，日志，汽車等，當(dāng)然包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
據(jù)Gartner稱，多樣性可以定義如下：“高度變異的信息資產(chǎn)，在生產(chǎn)和消費(fèi)時(shí)不進(jìn)行嚴(yán)格定義的包括多種形式、類型和結(jié)構(gòu)的組合。同時(shí)還包括以前的歷史數(shù)據(jù)，由于技術(shù)的變革歷史數(shù)據(jù)同樣也成為多樣性數(shù)據(jù)之一 “。
高效性可以被定義為來自不同源的數(shù)據(jù)到達(dá)的速度。從各種設(shè)備，傳感器和其他有組織和無組織的數(shù)據(jù)流都在不斷進(jìn)入IT系統(tǒng)。由此，實(shí)時(shí)分析和對(duì)于該數(shù)據(jù)的解釋（展示）的能力也應(yīng)該隨之增加。
根據(jù)Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數(shù)據(jù)流I/O(生產(chǎn)和消費(fèi))，但主要聚焦在一個(gè)數(shù)據(jù)集內(nèi)或多個(gè)數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速率可變上”。
準(zhǔn)確性，或真實(shí)性或叫做精度是數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要組成方面。要做出正確的商業(yè)決策，當(dāng)務(wù)之急是在數(shù)據(jù)上進(jìn)行的所有分析必須是正確和準(zhǔn)確（精確）的。
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供巨大的商業(yè)價(jià)值。像電信，金融，電子商務(wù)，社交媒體等，已經(jīng)認(rèn)識(shí)到他們的數(shù)據(jù)是一個(gè)潛在的巨大的商機(jī)。他們可以預(yù)測(cè)用戶行為，并推薦相關(guān)產(chǎn)品，提供危險(xiǎn)交易預(yù)警服務(wù)，等等。
與其他IT系統(tǒng)一樣，性能是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲得成功的關(guān)鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數(shù)據(jù)系統(tǒng)保證其性能。
2. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)包含的功能模塊
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)的預(yù)處理（例如，清洗，驗(yàn)證等），存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等（例如做預(yù)測(cè)分析??，生成在線使用建議等等），最后呈現(xiàn)和可視化的總結(jié)、匯總結(jié)果。
下圖描述了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的這些高層次的組件
描述本節(jié)的其余部分簡(jiǎn)要說明了每個(gè)組分，如圖1。
2.1 各種各樣的數(shù)據(jù)源當(dāng)今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對(duì)各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些來源可能是從在線Web應(yīng)用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數(shù)據(jù)，來自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。
顯然從不同數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線的Web應(yīng)用程序可能會(huì)使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會(huì)來自于CSV文件，其他設(shè)備則可能使用MQTT通信協(xié)議。
由于這些單獨(dú)的系統(tǒng)的性能是不在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制范圍之內(nèi)，并且通常這些系統(tǒng)都是外部應(yīng)用程序，由第三方供應(yīng)商或團(tuán)隊(duì)提供并維護(hù)，所以本文將不會(huì)在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。
2.2 數(shù)據(jù)采集第一步，獲取數(shù)據(jù)。這個(gè)過程包括分析，驗(yàn)證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個(gè)持久化設(shè)備中（硬盤、存儲(chǔ)、云等）。
在下面的章節(jié)中，本文將重點(diǎn)介紹一些關(guān)于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請(qǐng)注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。
2.3 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)第二步，一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時(shí)，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)合適的持久化層中進(jìn)行。
在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲(chǔ)方面的最佳實(shí)踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結(jié)尾也會(huì)討論一部分涉及數(shù)據(jù)安全方面的問題。
2.4 數(shù)據(jù)處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數(shù)據(jù)是去規(guī)范化的，包括對(duì)一些相關(guān)的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些排序，在規(guī)定的時(shí)間間隔內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)分析等。
在下面的章節(jié)中，本文將針對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的最佳實(shí)踐。
2.5 數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示最后一個(gè)步驟，展示經(jīng)過各個(gè)不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預(yù)先計(jì)算匯總的結(jié)果（或其他類似數(shù)據(jù)集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便于對(duì)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的理解。
3. 數(shù)據(jù)采集中的性能技巧
數(shù)據(jù)采集是各種來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第一步。這個(gè)步驟的性能將會(huì)直接決定在一個(gè)給定的時(shí)間段內(nèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)量的能力。
數(shù)據(jù)采集??過程基于對(duì)該系統(tǒng)的個(gè)性化需求，但一些常用執(zhí)行的步驟是 - 解析傳入數(shù)據(jù)，做必要的驗(yàn)證，數(shù)據(jù)清晰，例如數(shù)據(jù)去重，轉(zhuǎn)換格式，并將其存儲(chǔ)到某種持久層。
涉及數(shù)據(jù)采集過程的邏輯步驟示如下圖所示：
下面是一些性能方面的技巧：
來自不同數(shù)據(jù)源的傳輸應(yīng)該是異步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實(shí)現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)異步傳輸，所以數(shù)據(jù)采集過程的吞吐量可以大大高于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的處理能力。 異步數(shù)據(jù)傳輸同樣可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和不同的數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行解耦。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)使得其很容易進(jìn)行動(dòng)態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對(duì)于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說算是安全的。
如果數(shù)據(jù)是直接從一些外部數(shù)據(jù)庫中抽取的，確保拉取數(shù)據(jù)是使用批量的方式。
如果數(shù)據(jù)是從feed file解析，請(qǐng)務(wù)必使用合適的解析器。例如，如果從一個(gè)XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對(duì)于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個(gè)解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。
優(yōu)先使用內(nèi)置的驗(yàn)證解決方案。大多數(shù)解析/驗(yàn)證工作流程的通常運(yùn)行在服務(wù)器環(huán)境（ESB /應(yīng)用服務(wù)器）中。大部分的場(chǎng)景基本上都有現(xiàn)成的標(biāo)準(zhǔn)校驗(yàn)工具。在大多數(shù)的情況下，這些標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)成的工具一般來說要比你自己開發(fā)的工具性能要好很多。
類似地，如果數(shù)據(jù)XML格式的，優(yōu)先使用XML（XSD）用于驗(yàn)證。
即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優(yōu)先還是應(yīng)該使用內(nèi)置的函數(shù)庫或者開發(fā)框架。在大多數(shù)的情況下通常會(huì)比你開發(fā)任何自定義代碼快得多。
盡量提前濾掉無效數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數(shù)據(jù)上浪費(fèi)過多的計(jì)算能力。
大多數(shù)系統(tǒng)處理無效數(shù)據(jù)的做法通常是存放在一個(gè)專門的表中，請(qǐng)?jiān)谙到y(tǒng)建設(shè)之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和其他額外的存儲(chǔ)開銷。
如果來自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數(shù)據(jù)源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個(gè)大批量的數(shù)據(jù)，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數(shù)據(jù)清洗需要進(jìn)行表關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)一次，并且一次處理一個(gè)很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。
數(shù)據(jù)去重非常重要這個(gè)過程決定了主鍵的是由哪些字段構(gòu)成。通常主鍵都是時(shí)間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進(jìn)行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡(jiǎn)單一些，以保證在更新的時(shí)候檢索的性能。
來自多個(gè)源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標(biāo)準(zhǔn)格式。
和解析過程一樣，我們建議使用內(nèi)置的工具，相比于你自己從零開發(fā)的工具性能會(huì)提高很多。
數(shù)據(jù)移植的過程一般是數(shù)據(jù)處理過程中最復(fù)雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用并行計(jì)算。
一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動(dòng)完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在某些持久層，以便以后分析處理，綜述，聚合等使用。
多種技術(shù)解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop和等）。
謹(jǐn)慎選擇一個(gè)能夠最大限度的滿足需求的解決方案。
4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的性能技巧
一旦所有的數(shù)據(jù)采集步驟完成后，數(shù)據(jù)將進(jìn)入持久層。
在本節(jié)中將討論一些與數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能相關(guān)的技巧包括物理存儲(chǔ)優(yōu)化和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)模型）。這些技巧適用于所有的數(shù)據(jù)處理過程，無論是一些解析函數(shù)生的或最終輸出的數(shù)據(jù)還是預(yù)計(jì)算的匯總數(shù)據(jù)等。
首先選擇數(shù)據(jù)范式。您對(duì)數(shù)據(jù)的建模方式對(duì)性能有直接的影響，例如像數(shù)據(jù)冗余，磁盤存儲(chǔ)容量等方面。對(duì)于一些簡(jiǎn)單的文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中的場(chǎng)景，你也許需要保持?jǐn)?shù)據(jù)原始的格式，對(duì)于另外一些場(chǎng)景，如執(zhí)行一些分析計(jì)算聚集等，你可能不需要將數(shù)據(jù)范式化。
大多數(shù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫替代RDBMS處理數(shù)據(jù)。
不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫適用不同的場(chǎng)景，一部分在select時(shí)性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
數(shù)據(jù)庫分為行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)。
具體的數(shù)據(jù)庫選型依賴于你的具體需求（例如，你的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫讀寫比）。
同樣每個(gè)數(shù)據(jù)庫都會(huì)根據(jù)不同的配置從而控制這些數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)庫復(fù)制備份或者嚴(yán)格保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性?這些設(shè)置會(huì)直接影響數(shù)據(jù)庫性能。在數(shù)據(jù)庫技術(shù)選型前一定要注意。
壓縮率、緩沖池、超時(shí)的大小，和緩存的對(duì)于不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫來說配置都是不同的，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫性能的影響也是不一樣的。
數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)是這些數(shù)據(jù)庫的另一個(gè)非常重要的功能。數(shù)據(jù)Sharding的方式能夠?qū)ο到y(tǒng)的性能產(chǎn)生巨大的影響，所以在數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)時(shí)請(qǐng)謹(jǐn)慎選擇。
并非所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫都內(nèi)置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。
如果有需要還是建議使用內(nèi)置的類似功能，因?yàn)樽约洪_發(fā)的還是不靈。
NoSQLs內(nèi)置了壓縮、編解碼器和數(shù)據(jù)移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那么優(yōu)先選擇使用這些內(nèi)置的功能。這些工具可以執(zhí)行各種各樣的任務(wù)，如格式轉(zhuǎn)換、壓縮數(shù)據(jù)等，使用內(nèi)置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網(wǎng)絡(luò)的使用率。
許多NoSQL數(shù)據(jù)庫支持多種類型的文件系統(tǒng)。其中包括本地文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)，甚至基于云的存儲(chǔ)解決方案。
如果在交互式需求上有嚴(yán)格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內(nèi)置）文件系統(tǒng)（例如HBase 使用HDFS）。
這是因?yàn)椋绻褂靡恍┩獠课募到y(tǒng)/格式，則需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的編解碼/數(shù)據(jù)移植。它將在整個(gè)讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型一般來說需要根據(jù)需求用例來綜合設(shè)計(jì)。與此形成鮮明對(duì)比的是RDMBS數(shù)據(jù)建模技術(shù)基本都是設(shè)計(jì)成為一個(gè)通用的模型，用外鍵和表之間的關(guān)系用來描述數(shù)據(jù)實(shí)體與現(xiàn)實(shí)世界之間的交互。
在硬件一級(jí)，本地RAID模式也許不太適用。請(qǐng)考慮使用SAN存儲(chǔ)。
5. 數(shù)據(jù)處理分析中的性能技巧
數(shù)據(jù)處理和分析是一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。像聚合，預(yù)測(cè)，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。
本節(jié)討論一些數(shù)據(jù)處理性能方面的技巧。需要注意的是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)有兩個(gè)組成部分，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理。本節(jié)涵蓋數(shù)據(jù)處理的各個(gè)方面。
在細(xì)節(jié)評(píng)估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理框架。
其中一些框架適用于批量數(shù)據(jù)處理，而另外一些適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
同樣一些框架使用內(nèi)存模式，另外一些是基于磁盤io處理模式。
有些框架擅長(zhǎng)高度并行計(jì)算，這樣能夠大大提高數(shù)據(jù)效率。
基于內(nèi)存的框架性能明顯優(yōu)于基于磁盤io的框架，但是同時(shí)成本也可想而知。
概括地說，當(dāng)務(wù)之急是選擇一個(gè)能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當(dāng)然也包括性能需求。
一些這些框架將數(shù)據(jù)劃分成較小的塊。這些小數(shù)據(jù)塊由各個(gè)作業(yè)獨(dú)立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨(dú)立的子作業(yè)?在數(shù)據(jù)分塊是需要當(dāng)心。
該數(shù)據(jù)快越小，就會(huì)產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會(huì)增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負(fù)擔(dān)。
如果數(shù)據(jù)快太大，數(shù)據(jù)傳輸可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能完成。這也可能導(dǎo)致資源利用不均衡，長(zhǎng)時(shí)間在一臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行一個(gè)大作業(yè)，而其他服務(wù)器就會(huì)等待。
不要忘了查看一個(gè)任務(wù)的作業(yè)總數(shù)。在必要時(shí)調(diào)整這個(gè)參數(shù)。
最好實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)塊的傳輸。在本機(jī)機(jī)型io的效率會(huì)更高，這么做也會(huì)帶來一個(gè)副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高（一般hadoop默認(rèn)是3份）這樣又會(huì)反作用使得系統(tǒng)性能下降。
此外，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進(jìn)行合并。設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)盡量減少對(duì)其他作業(yè)的影響。
大多數(shù)情況下同一數(shù)據(jù)集需要經(jīng)過多次計(jì)算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報(bào)錯(cuò)，或者某些業(yè)務(wù)流程發(fā)生變化，值得一提的是舊數(shù)據(jù)也是如此。設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)需要注意這個(gè)地方的容錯(cuò)。
這意味著你可能需要存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)的時(shí)間較長(zhǎng)，因此需要更多的存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)結(jié)果輸出后應(yīng)該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結(jié)果是用戶要求按照每周的時(shí)間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進(jìn)行匯總保存。
為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫建模就要在滿足用例的前提下進(jìn)行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)輸出一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢(shì)。
更常見的是，這可能會(huì)這將會(huì)讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數(shù)據(jù)匯總結(jié)果，如果在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的時(shí)候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會(huì)大大降低數(shù)據(jù)處理能力。
一些框架提供了大數(shù)據(jù)查詢懶評(píng)價(jià)功能。在數(shù)據(jù)沒有在其他地方被使用時(shí)效果不錯(cuò)。
實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預(yù)估作業(yè)的完成時(shí)間。
6. 數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧
精心設(shè)計(jì)的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價(jià)值戰(zhàn)略指導(dǎo)。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數(shù)據(jù)的多維度透視視圖。
需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報(bào)告工具，或用于構(gòu)建自定義報(bào)表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴(kuò)展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時(shí)，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。
本文將不會(huì)對(duì)這些個(gè)別工具如何進(jìn)行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術(shù)，幫助您能打造可視化層。
確?？梢暬瘜语@示的數(shù)據(jù)都是從最后的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時(shí)間短進(jìn)行匯總，建議使用分類或者用例進(jìn)行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個(gè)原始數(shù)據(jù)。
這不僅最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當(dāng)用戶在線查看在報(bào)告時(shí)還有助于避免性能卡頓問題。
重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對(duì)可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯(cuò)的影響。
物化視圖是可以提高性能的另一個(gè)重要的技術(shù)。
大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請(qǐng)求響應(yīng)的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。
盡量提前將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運(yùn)行時(shí)計(jì)算請(qǐng)將運(yùn)行時(shí)計(jì)算簡(jiǎn)化到最小。
可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對(duì)應(yīng)不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務(wù)模式都是針對(duì)不同場(chǎng)景設(shè)計(jì)的。
同樣，一些工具可以進(jìn)行增量數(shù)據(jù)同步。這最大限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個(gè)可視化過程固化下來。
保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。
大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復(fù)雜的布局可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的性能影響。
7. 數(shù)據(jù)安全以及對(duì)于性能的影響
像任何IT系統(tǒng)一樣安全性要求也對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能有很大的影響。在本節(jié)中，我們討論一下安全對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能的影響。
- 首先確保所有的數(shù)據(jù)源都是經(jīng)過認(rèn)證的。即使所有的數(shù)據(jù)源都是安全的，并且沒有針對(duì)安全方面的需求，那么你可以靈活設(shè)計(jì)一個(gè)安全模塊來配置實(shí)現(xiàn)。
- 數(shù)據(jù)進(jìn)過一次認(rèn)證，那么就不要進(jìn)行二次認(rèn)證。如果實(shí)在需要進(jìn)行二次認(rèn)證，那么使用一些類似于token的技術(shù)保存下來以便后續(xù)繼續(xù)使用。這將節(jié)省數(shù)據(jù)一遍遍認(rèn)證的開銷。
- 您可能需要支持其他的認(rèn)證方式，例如基于PKI解決方案或Kerberos。每一個(gè)都有不同的性能指標(biāo)，在最終方案確定前需要將其考慮進(jìn)去。
- 通常情況下數(shù)據(jù)壓縮后進(jìn)入大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這么做好處非常明顯不細(xì)說。
- 針對(duì)不同算法的效率、對(duì)cpu的使用量你需要進(jìn)行比較來選出一個(gè)傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮算法。
- 同樣，評(píng)估加密邏輯和算法，然后再選擇。
- 明智的做法是敏感信息始終進(jìn)行限制。
- 在審計(jì)跟蹤表或登錄時(shí)您可能需要維護(hù)記錄或類似的訪問，更新等不同的活動(dòng)記錄。這可能需要根據(jù)不同的監(jiān)管策略和用戶需求個(gè)性化的進(jìn)行設(shè)計(jì)和修改。
- 注意，這種需求不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度，但會(huì)增加存儲(chǔ)成本。
- 盡量使用下層提供的安全技術(shù)，例如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。這些安全解決方案會(huì)比你自己設(shè)計(jì)開發(fā)性能要好很多。
8. 總結(jié)
本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術(shù)性的知道可以作為打造大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的一般準(zhǔn)則。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜，為了滿足這種類型系統(tǒng)的性能需求，需要我們從開始建設(shè)的時(shí)候進(jìn)行考量。
本文介紹的技術(shù)準(zhǔn)則可以用在大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的各個(gè)不同階段，包括安全如何影響大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的性能。
網(wǎng)站響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng)是怎么回事？花了太長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行響應(yīng);無法訪問此網(wǎng)站 響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng) ERR_CONNECTION_TIMED_OUT,無法訪問此網(wǎng)站 服務(wù)器響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng); 遇到過類似問題，我認(rèn)為有以下幾個(gè)原因：
?
無法訪問此網(wǎng)站 (圖) 服務(wù)器響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng)
1、網(wǎng)站服務(wù)器故障維修（這種情況只能等段時(shí)間重新登錄試試）
2、網(wǎng)絡(luò)連接不通（查看網(wǎng)線接口處是否插好）
3、網(wǎng)站地址被和諧了（用代理）
4、本身網(wǎng)站程序卡死了(程序問題)
服務(wù)器網(wǎng)站響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng)的問題解決方法如下：
1、機(jī)器的配置。包括服務(wù)器端與客戶機(jī)端的硬件配置程度，同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，雙核的服務(wù)器的運(yùn)算能力肯定要強(qiáng)一些，毫無疑問的，同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用一臺(tái)賽揚(yáng)的機(jī)器和奔四雙核處理器的電腦，打開同樣的網(wǎng)頁，速度，也肯定不一樣。
2、服務(wù)器軟件。軟件多少、穩(wěn)定和軟件的正確配置，都會(huì)影響到服務(wù)器環(huán)境，以致影響到網(wǎng)絡(luò)速度。服務(wù)器安裝軟件防火墻，會(huì)犧牲一些網(wǎng)絡(luò)速度，所以VPS、或獨(dú)立服務(wù)器用戶裝一個(gè)防火墻足矣。
3、DNS解析時(shí)間。DNS解析包括往返解析的次數(shù)及每次解析所花費(fèi)的時(shí)間，兩者的積就是DNS解析所消耗的時(shí)間，因此，很多人忽視了DNS的問題。
4、網(wǎng)絡(luò)最小帶寬。這是最主要的因素，在慢的網(wǎng)站放在好的帶寬下訪問速度一樣快（就是多花錢），網(wǎng)絡(luò)的帶寬包括對(duì)網(wǎng)站所在服務(wù)器帶寬和用戶端兩個(gè)位置，對(duì)接點(diǎn)指的是出口端與入口端（如電信對(duì)網(wǎng)通的對(duì)接點(diǎn)），另一個(gè)就是用戶本身的最小帶寬，如果用戶辦的是512K寬帶咱就愛莫能助了。
5、網(wǎng)頁內(nèi)容的大?。ㄖ匾?。網(wǎng)頁文件的大小是網(wǎng)站是
否能快速打開最重要一個(gè)因素，如果說服務(wù)器等硬件方面決定不了，強(qiáng)烈建議從這里下手，不管是表格還是DIV+CSS，適當(dāng)?shù)膬?yōu)化代碼，都能減少網(wǎng)頁大小。盡量?jī)?yōu)化代碼，用最少的代碼。同時(shí)大量錯(cuò)誤、冗余代碼也是拖慢網(wǎng)站速度之一。
6、大量數(shù)據(jù)庫操作。小網(wǎng)站在執(zhí)行大量數(shù)據(jù)庫操作時(shí)，也會(huì)影響網(wǎng)站打開速度，這里使asp+access結(jié)構(gòu)的網(wǎng)站尤為明顯，尤其是同時(shí)有大量用戶提交評(píng)論時(shí)，就操作數(shù)據(jù)庫鎖死，導(dǎo)致網(wǎng)站打不開。
7、用很多javascript。網(wǎng)站上使用大量JS是大忌，不僅搜索引擎無法收錄，同時(shí)會(huì)不斷提交請(qǐng)求增加服務(wù)器負(fù)擔(dān)，例如鼠標(biāo)特效、欄目的特效、狀態(tài)欄的特效等等。這些特效的原理是先由服務(wù)器下載到本地的機(jī)器，然后在本地機(jī)器上運(yùn)行產(chǎn)生，然后才能看到的。
8、頁面上用大圖片和FLASH。圖片是拖慢網(wǎng)速最重要一個(gè)因素，圖片經(jīng)過處理，可以使圖片空間變小，否則很多的圖片一開始都會(huì)占用很多空間又使網(wǎng)站打開速度變得很慢，同樣FLASH也是一個(gè)道理。
9、過多引用了別的網(wǎng)站的內(nèi)容。包括引用其他網(wǎng)站的圖片、視頻文件等，如果直接在頁面引用別的網(wǎng)站的東西，而那個(gè)網(wǎng)站的速度又慢，或者那個(gè)網(wǎng)站的該頁面已經(jīng)不存在了，那么打開的速度就會(huì)非常慢。
mongodb將知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入的操作如下：
把大量數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中：
mongoimport -d 數(shù)據(jù)庫名稱 -c 集合名稱 -file 要導(dǎo)入的知網(wǎng)數(shù)據(jù)文件。
找到mongodb數(shù)據(jù)庫的安裝目錄，將安裝目錄下的bin目錄放置在環(huán)境變量中。
如果bin目錄里面少.exe文件，下面的鏈接里有bin目錄下的所有.exe文件，下載然后復(fù)制到bin目錄下就可以了。
MongoDB是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。MongoDB是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(nosql)之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。首先在你的服務(wù)器上安裝好MongoDB,window平臺(tái)安裝 MongoDB,Linux平臺(tái)安裝MongoDB，之后連接MongoDB,創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，刪除數(shù)據(jù)庫。
國(guó)內(nèi)五大論文數(shù)據(jù)庫如下：
一、中國(guó)知網(wǎng)提供的《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤版）》
也稱中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫由清華同方股份有限公司出版。
收錄1994年以來國(guó)內(nèi)6 600種期刊，包括了學(xué)術(shù)期刊于非學(xué)術(shù)期刊，涵蓋理工、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會(huì)科學(xué)綜合、電子技術(shù)與信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)與管理。
收錄的學(xué)術(shù)期刊同時(shí)作為“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)源期刊”。
但是收錄的期刊不很全面，一些重要期刊未能收錄。
二、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBMDISC)
數(shù)據(jù)庫是中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院信息研究所開發(fā)研制，收錄了自1978年以來1 600余種中國(guó)生物醫(yī)學(xué)期刊。
范圍涉及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、中醫(yī)學(xué)及中藥學(xué)等生物醫(yī)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。
三、中文生物醫(yī)學(xué)期刊數(shù)據(jù)庫（CMCC)
由中國(guó)人民解放軍醫(yī)學(xué)圖書館數(shù)據(jù)庫研究部研制開發(fā)。
收錄了1994年以來國(guó)內(nèi)正式出版發(fā)行的生物醫(yī)學(xué)期刊和一些自辦發(fā)行的生物醫(yī)學(xué)刊物1 000余種的文獻(xiàn)題錄和文摘。
涉及的主要學(xué)科領(lǐng)域有：基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、醫(yī)學(xué)生物學(xué)、中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)、醫(yī)院管理及醫(yī)學(xué)信息等生物醫(yī)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。
并具有成果查新功能醫(yī)學(xué)全在線
四、萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)（China Info)
由中國(guó)科技信息研究所，萬方數(shù)據(jù)股份有限公司研制。
該數(shù)據(jù)庫收錄的期刊學(xué)科范圍廣，包括了學(xué)術(shù)期刊于非學(xué)術(shù)期刊，提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。
被收錄的學(xué)術(shù)期刊都獲得了“中國(guó)核心期刊（遴選）數(shù)據(jù)庫來源期刊”的收錄證書。
個(gè)別期刊甚至將“遴選”改成“精選”，或者干脆去掉。
很多作者因此誤以為這就是核心期刊。
五、維普數(shù)據(jù)庫
也稱中文科技期刊數(shù)據(jù)庫，維普科技期刊數(shù)據(jù)庫，由中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所重慶分所出版。
收錄了1989年以來我國(guó)自然科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、醫(yī)藥衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)管理、教育科學(xué)和圖書情報(bào)等學(xué)科9 000余種期刊，包括了學(xué)術(shù)與非學(xué)術(shù)期刊。
收錄期刊數(shù)量很大，但不足之處是部分國(guó)家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。
一般的，學(xué)術(shù)期刊都能進(jìn)入至少1個(gè)國(guó)內(nèi)期刊數(shù)據(jù)庫。
期刊據(jù)數(shù)據(jù)庫不是期刊的評(píng)價(jià)體系，對(duì)科研處的期刊性質(zhì)評(píng)價(jià)也就缺乏足夠的意義，故不宜作為期刊性質(zhì)評(píng)價(jià)的依據(jù)。
另外還有：
1、萬方數(shù)據(jù)
萬方數(shù)據(jù)提供中國(guó)大陸科技期刊檢索，是萬方數(shù)據(jù)股份有限公司建立的專業(yè)學(xué)術(shù)知識(shí)服務(wù)網(wǎng)站。
隸屬于萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)，對(duì)外服務(wù)數(shù)據(jù)由萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)統(tǒng)一部署提供。
2、全國(guó)報(bào)刊索引
收錄全國(guó)包括港臺(tái)地區(qū)的期刊8000種左右，月報(bào)道量在1.8萬條以上，年報(bào)道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現(xiàn)又出版光盤數(shù)據(jù)庫。
反映了中國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、科學(xué)、文化、文學(xué)藝術(shù)、歷史地理、科技等方面的發(fā)展情況，提供了國(guó)內(nèi)外最新學(xué)術(shù)進(jìn)展信息。
該索引是我國(guó)收錄報(bào)刊種類最多，內(nèi)容涉及范圍最廣，持續(xù)出版時(shí)間最長(zhǎng)，與新文獻(xiàn)保持同步發(fā)展的權(quán)威性檢索刊物，也是查找建國(guó)以來報(bào)刊論文資料最重要的檢索工具。
正文采用分類編排，先后采用過《中國(guó)人民大學(xué)圖書分類法》和自編的《報(bào)刊資料分類表》，1980年起，仿《中國(guó)圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國(guó)圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國(guó)圖書館分類法》（第四版）標(biāo)引，計(jì)算機(jī)編排。
在著錄上，《全國(guó)報(bào)刊索引》從1991年起采用國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)——《檢索期刊條目著錄規(guī)則》進(jìn)行著錄，包括題名、著譯者姓名、報(bào)刊名、版本、卷期標(biāo)識(shí)、起止頁碼、附注等項(xiàng)。
同時(shí)，“哲社版”采用電腦編排，增加了“著者索引”、“題中人名分析索引”、“引用報(bào)刊一覽表”，方便了讀者的使用。
3、超星數(shù)字圖書館
為目前世界最大的中文在線數(shù)字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學(xué)、經(jīng)濟(jì)、計(jì)算機(jī)等五十余大類，數(shù)十萬冊(cè)電子圖書，300萬篇論文，全文總量4億余頁，數(shù)據(jù)總量30000GB，大量免費(fèi)電子圖書，并且每天仍在不斷的增加與更新。
覆蓋范圍：涉及哲學(xué)、宗教、社科總論、經(jīng)典理論、民族學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、自然科學(xué)總論、計(jì)算機(jī)等各個(gè)學(xué)科門類。
本館已訂購67萬余冊(cè)。
收錄年限：1977年至今。
4、維普資訊
維普資訊是科學(xué)技術(shù)部西南信息中心下屬的一家大型的專業(yè)化數(shù)據(jù)公司，是中文期刊數(shù)據(jù)庫建設(shè)事業(yè)的奠基人，公司全稱重慶維普資訊有限公司。
目前已經(jīng)成為中國(guó)最大的綜合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫。
從1989年開始，一直致力于對(duì)海量的報(bào)刊數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯?、分析，采集、加工等深層次開發(fā)和推廣應(yīng)用。
5、中宏數(shù)據(jù)庫
中宏數(shù)據(jù)庫由國(guó)家發(fā)改委所屬的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)、中宏基金、中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)、中宏經(jīng)濟(jì)研究中心聯(lián)合研創(chuàng)。
是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、金融保險(xiǎn)、投資消費(fèi)、世界經(jīng)濟(jì)、政策法規(guī)、統(tǒng)計(jì)數(shù)字、研究報(bào)告等方面的詳盡內(nèi)容，是目前國(guó)內(nèi)門類最全，分類最細(xì)，容量最大的經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)庫。
發(fā)展現(xiàn)狀
在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，
即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足需要，
這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)管理，以此同時(shí)，分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就開始出現(xiàn)，這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，
它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。
以上內(nèi)容參考：百度百科——數(shù)據(jù)庫
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