像亚马逊S3这样的云存储服务如何助力大数据架构？
像亚马逊S3这样的云存储服务提供了现代大数据架构所必需的基础、可扩展且经济高效的存储层。它们将存储与计算分离，允许独立扩展，并提供几乎无限的容量来处理海量数据集（PB/EB级）。这对于从各种来源无限期摄入、存储和保存大量原始或处理过的数据至关重要，构成了数据湖的基石。
S3提供卓越的耐用性、可用性和安全功能（如加密和访问控制），这对企业数据至关重要。其对象存储模型能高效处理大数据中常见的非结构化和半结构化数据格式。此外，其按使用付费的定价模式消除了大量的前期基础设施成本。它与分析服务（EMR、Athena、Redshift Spectrum）和处理框架（Spark、Hive）的无缝集成，支持直接对*原位*数据进行查询和分析，避免了不必要的数据移动。
实际上，S3充当着主要的数据湖存储库。大数据工作流通常包括将原始数据摄入S3，使用计算集群（如EMR或无服务器服务）执行ETL/ELT处理，并将结果存储回S3以用于各种分析。这种方法支持可扩展的数据仓库、基于海量数据集的机器学习模型训练、日志分析，并能高效满足多样化的分析需求。其主要业务价值在于显著降低存储成本，同时支持任何规模的可扩展、敏捷的数据分析。
继续阅读
在大数据环境中如何管理非结构化数据？
非结构化数据包含文本、图像、视频、日志和传感器数据等多种格式，没有预定义的模式。在大数据环境中，管理非结构化数据对于从企业绝大多数数据（通常超过80%）中挖掘洞察至关重要。其主要应用包括内容分析、AI/ML模型训练、情感分析和日志文件分析，能够提供超出结构化数据源的更深入业务理解。 非结构化数据的...
Read Now →什么是大数据架构，为什么它很重要？
大数据架构是一种结构化设计，能够摄入、存储、处理和分析海量、复杂的数据集，这些数据集超出了传统数据库的处理能力。它至关重要，因为它提供了必要的可扩展、灵活且稳健的基础，以便从各种数据源（结构化、半结构化、非结构化）中提取可操作的见解，这些数据通常生成速度很快。这种架构对于分析、机器学习、个性化推荐、...
Read Now →大数据系统的最佳存储选项有哪些？
大数据系统需要可扩展、容错且经济高效的存储解决方案，能够处理多样化的数据类型（结构化、半结构化、非结构化）和不同的工作负载（批处理、实时）。主要选择包括分布式文件系统（如HDFS）、对象存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage）、NoSQL数据库（如Cassandra、HBa...
Read Now →
