大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)的應用與挖掘，大數(shù)據(jù)的分析和決策，大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟社會的運行軌道上發(fā)揮著愈來愈重要的作用。對于大數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在好多互聯(lián)網(wǎng)金融公司和傳統(tǒng)的商業(yè)銀行、證券基金公司都非常看重。個個都想在大數(shù)據(jù)分析中獲得重要信息，以此拓寬和鞏固自己的經(jīng)濟業(yè)務和發(fā)展疆域。由此，一個高性能的大數(shù)據(jù)分析平臺就顯得極其重要，可以說，一個公司如果打造出了一個高性能的大數(shù)據(jù)平臺，那么它離成功就比同行更近一步。高性能的大數(shù)據(jù)分析平臺，如同充足了油的馬達，一路向前狂奔，一路高歌猛進。下面，針對打造高性能的大數(shù)據(jù)分析平臺的話題，給大家分享一篇文章，希望對大家有所借鑒和幫助。

如何打造高性能的大數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個關鍵性的系統(tǒng)在各個公司迅速崛起，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，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法在第一時間為運營決策提供關鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。本文將從技術無關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用在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不同階段的技巧和準則(例如數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗，處理，存儲，以及介紹)。本文應作為一個通用準則，以確保最終的大數(shù)據(jù)分析平臺能滿足性能要求。

1.大數(shù)據(jù)是什么?

大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結(jié)構化的和非結(jié)構化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)等等都不夠完整。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常被認為具有數(shù)據(jù)的五個主要特征，通常稱為數(shù)據(jù)的5 Vs。分別是大規(guī)模，多樣性，高效性、準確性和價值性。

據(jù)Gartner稱，大規(guī)模可以被定義為“在本(地)機數(shù)據(jù)采集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業(yè)價值。當現(xiàn)有的技術能夠針對性的進行改造后來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)就可以說是一個成功的大數(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，同時也會來自于一些新興的數(shù)據(jù)源，例如常規(guī)(手持、工業(yè))設備，日志，汽車等，當然包括結(jié)構化的和非結(jié)構化的數(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)和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結(jié)構的組合。同時還包括以前的歷史數(shù)據(jù)，由于技術的變革歷史數(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)到達的速度。從各種設備，傳感器和其他有組織和無組織的數(shù)據(jù)流都在不斷進入IT系統(tǒng)。由此，實時分析和對于該數(shù)據(jù)的解釋(展示)的能力也應該隨之增加。

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)，但主要聚焦在一個數(shù)據(jù)集內(nèi)或多個數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速率可變上”。

準確性，或真實性或叫做精度是數(shù)據(jù)的另一個重要組成方面。要做出正確的商業(yè)決策，當務之急是在數(shù)據(jù)上進行的所有分析必須是正確和準確(精確)的。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供巨大的商業(yè)價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經(jīng)認識到他們的數(shù)據(jù)是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，并推薦相關產(chǎn)品，提供危險交易預警服務，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)應包含的功能模塊

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應該包含的功能模塊，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)的預處理(例如，清洗，驗證等)，存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等(例如做預測分析，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：

2.1各種各樣的數(shù)據(jù)源

當今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，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應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會來自于CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協(xié)議。

由于這些單獨的系統(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)都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供并維護，所以本文將不會在深入到這些系統(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)。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個持久化設備中(硬盤、存儲、云等)。

在下面的章節(jié)中，本文將重點介紹一些關于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術的優(yōu)缺點。

2.3存儲數(shù)據(jù)

第二步，一旦數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結(jié)尾也會討論一部分涉及數(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，包括對一些相關的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行一些排序，在規(guī)定的時間間隔內(nèi)進行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機器學習算法，預測分析等。

在下面的章節(jié)中，本文將針對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進行數(shù)據(jù)處理和分析的最佳實踐。

2.5數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示

最后一個步驟，展示經(jīng)過各個不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預先計算匯總的結(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)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內(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)采集過程基于對該系統(tǒng)的個性化需求，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)源之間進行解耦。大數(shù)據(jù)基礎架構設計使得其很容易進行動態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對于大數(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，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和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)置的驗證解決方案。大多數(shù)解析/驗證工作流程的通常運行在服務器環(huán)境(ESB /應用服務器)中。大部分的場景基本上都有現(xiàn)成的標準校驗工具。在大多數(shù)的情況下，這些標準的現(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)上浪費過多的計算能力。

●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專門的表中，請在系統(tǒng)建設之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲和其他額外的存儲開銷。

●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)清洗需要進行表關聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關聯(lián)一次，并且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。

●數(shù)據(jù)去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些字段構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

●來自多個源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時，需要進行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標準格式。

●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算。

●一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲在某些持久層，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)。

●謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4.數(shù)據(jù)存儲中的性能技巧

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)存儲性能相關的技巧包括物理存儲優(yōu)化和邏輯存儲結(jié)構(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)還是預計算的匯總數(shù)據(jù)等。

●首先選擇數(shù)據(jù)范式。您對數(shù)據(jù)的建模方式對性能有直接的影響，例如像數(shù)據(jù)冗余，磁盤存儲容量等方面。對于一些簡單的文件導入數(shù)據(jù)庫中的場景，你也許需要保持數(shù)據(jù)原始的格式，對于另外一些場景，如執(zhí)行一些分析計算聚集等，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)庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

●數(shù)據(jù)庫分為行存儲和列存儲。

●具體的數(shù)據(jù)庫選型依賴于你的具體需求(例如，你的應用程序的數(shù)據(jù)庫讀寫比)。

●同樣每個數(shù)據(jù)庫都會根據(jù)不同的配置從而控制這些數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)庫復制備份或者嚴格保持數(shù)據(jù)一致性。

●這些設置會直接影響數(shù)據(jù)庫性能。在數(shù)據(jù)庫技術選型前一定要注意。

●壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對于不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫來說配置都是不同的，同時對數(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)時請謹慎選擇。

●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，因為自己開發(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，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)，甚至基于云的存儲解決方案。

●如果在交互式需求上有嚴格的要求，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)。

●這是因為，如果使用一些外部文件系統(tǒng)/格式，則需要對數(shù)據(jù)進行相應的編解碼/數(shù)據(jù)移植。它將在整個讀/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)需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數(shù)據(jù)建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數(shù)據(jù)實體與現(xiàn)實世界之間的交互。

●在硬件一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5.數(shù)據(jù)處理分析中的性能技巧

數(shù)據(jù)處理和分析是一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。像聚合，預測，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)架構有兩個組成部分，實時數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理。本節(jié)涵蓋數(shù)據(jù)處理的各個方面。

●在細節(jié)評估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當?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時數(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。

●有些框架擅長高度并行計算，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，但是同時成本也可想而知。

●概括地說，當務之急是選擇一個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)塊由各個作業(yè)獨立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨立的子作業(yè)

●在數(shù)據(jù)分塊是需要當心。

●該數(shù)據(jù)快越小，就會產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負擔。

●如果數(shù)據(jù)快太大，數(shù)據(jù)傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一臺服務器上運行一個大作業(yè)，而其他服務器就會等待。

●不要忘了查看一個任務的作業(yè)總數(shù)。在必要時調(diào)整這個參數(shù)。

●最好實時監(jiān)控數(shù)據(jù)塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高(一般hadoop默認是3份)這樣又會反作用使得系統(tǒng)性能下降。

●此外，實時數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進行合并。設計系統(tǒng)時盡量減少對其他作業(yè)的影響。

●大多數(shù)情況下同一數(shù)據(jù)集需要經(jīng)過多次計算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業(yè)務流程發(fā)生變化，值得一提的是舊數(shù)據(jù)也是如此。設計系統(tǒng)時需要注意這個地方的容錯。

●這意味著你可能需要存儲原始數(shù)據(jù)的時間較長，因此需要更多的存儲。

●數(shù)據(jù)結(jié)果輸出后應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間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進行匯總保存。

●為了達到這個目標，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行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會輸出一些結(jié)構化的數(shù)據(jù)表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢。

●更常見的是，這可能會這將會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)模較大的時候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會大大降低數(shù)據(jù)處理能力。

●一些框架提供了大數(shù)據(jù)查詢懶評價功能。在數(shù)據(jù)沒有在其他地方被使用時效果不錯。

●實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預估作業(yè)的完成時間。

6.數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價值戰(zhàn)略指導。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和報告工具，或用于構建自定義報表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。

●確保可視化層顯示的數(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)時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數(shù)據(jù)。

●這不僅最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當用戶在線查看在報告時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。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。

●物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。

●大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應的速度。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)進行預處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

●可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。

●同樣，一些工具可以進行增量數(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復雜的布局可能會產(chǎn)生嚴重的性能影響。

7.數(shù)據(jù)安全以及對于性能的影響

像任何IT系統(tǒng)一樣安全性要求也對大數(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大數(shù)據(jù)平臺性能的影響。

– 首先確保所有的數(shù)據(jù)源都是經(jīng)過認證的。即使所有的數(shù)據(jù)源都是安全的，并且沒有針對安全方面的需求，那么你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現(xiàn)。

– 數(shù)據(jù)進過一次認證，那么就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那么使用一些類似于token的技術保存下來以便后續(xù)繼續(xù)使用。這將節(jié)省數(shù)據(jù)一遍遍認證的開銷。

– 您可能需要支持其他的認證方式，例如基于PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

– 通常情況下數(shù)據(jù)壓縮后進入大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這么做好處非常明顯不細說。

– 針對不同算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮算法。

– 同樣，評估加密邏輯和算法，然后再選擇。

– 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

– 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據(jù)不同的監(jiān)管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。

– 注意，這種需求不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復雜度，但會增加存儲成本。

– 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發(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，這些技術性的知道可以作為打造大數(shù)據(jù)分析平臺的一般準則。大數(shù)據(jù)分析平臺非常復雜，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的時候進行考量。

本文介紹的技術準則可以用在大數(shù)據(jù)平臺建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數(shù)據(jù)分析平臺的性能。

總結(jié)

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