1. 大數據是什麽？
大數據是最近IT界最常用的術語之壹。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特征，通常稱為數據的5 Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、準確性和價值性。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟件定制也是壹種模式，這裏提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這裏，這個手技的開始數字是壹八七中間的是三兒零最後的是壹四二五零，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容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
據Gartner稱，大規模可以被定義為“在本（地）機數據采集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是壹個成功的大數據解決方案。
這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於壹些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。
據Gartner稱，多樣性可以定義如下：“高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之壹 “。
高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，傳感器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。
根據Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在壹個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上”。
準確性，或真實性或叫做精度是數據的另壹個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和準確（精確）的。
大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是壹個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。
與其他IT系統壹樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。
2. 大數據系統應包含的功能模塊
大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析?，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。
下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件
描述本節的其余部分簡要說明了每個組分，如圖1。
2.1 各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居傳感的任何東西等等。
顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。
由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制範圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。
2.2 數據采集第壹步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合妳們公司的壹個持久化設備中（硬盤、存儲、雲等）。
在下面的章節中，本文將重點介紹壹些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請註意，本文將不討論各種數據采集技術的優缺點。
2.3 存儲數據第二步，壹旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到壹個合適的持久化層中進行。
在下面的章節中，本文將介紹壹些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論壹部分涉及數據安全方面的問題。
2.4 數據處理和分析第三步，在這壹階段中的壹部分幹凈數據是去規範化的，包括對壹些相關的數據集的數據進行壹些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習算法，預測分析等。
在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹壹些進行數據處理和分析的最佳實踐。
2.5 數據的可視化和數據展示最後壹個步驟，展示經過各個不同分析算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用壹種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。
3. 數據采集中的性能技巧
數據采集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第壹步。這個步驟的性能將會直接決定在壹個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。
數據采集?過程基於對該系統的個性化需求，但壹些常用執行的步驟是 - 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。
涉及數據采集過程的邏輯步驟示如下圖所示：
下面是壹些性能方面的技巧：
來自不同數據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。由於數據異步傳輸，所以數據采集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。 異步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據采集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。
如果數據是直接從壹些外部數據庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。
如果數據是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從壹個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於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。
優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在服務器環境（ESB /應用服務器）中。大部分的場景基本上都有現成的標準校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具壹般來說要比妳自己開發的工具性能要好很多。
類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。
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優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比妳開發任何自定義代碼快得多。
盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。
大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在壹個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的數據庫存儲和其他額外的存儲開銷。
如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉壹些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本壹致，確保壹次處理的是壹個大批量的數據，而不是壹條記錄壹條記錄的來處理。壹般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯壹次，並且壹次處理壹個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。
數據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。壹般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單壹些，以保證在更新的時候檢索的性能。
來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成壹種或壹組標準格式。
和解析過程壹樣，我們建議使用內置的工具，相比於妳自己從零開發的工具性能會提高很多。
數據移植的過程壹般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的壹步。因此，確保在這壹過程中盡可能多的使用並行計算。
壹旦所有的數據采集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，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，如Hadoop和等）。
謹慎選擇壹個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。
4. 數據存儲中的性能技巧
壹旦所有的數據采集步驟完成後，數據將進入持久層。
在本節中將討論壹些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是壹些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。
首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗余，磁盤存儲容量等方面。對於壹些簡單的文件導入數據庫中的場景，妳也許需要保持數據原始的格式，對於另外壹些場景，如執行壹些分析計算聚集等，妳可能不需要將數據範式化。
大多數的大數據系統使用NoSQL數據庫替代RDBMS處理數據。
不同的NoSQL數據庫適用不同的場景，壹部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
數據庫分為行存儲和列存儲。
具體的數據庫選型依賴於妳的具體需求（例如，妳的應用程序的數據庫讀寫比）。
同樣每個數據庫都會根據不同的配置從而控制這些數據庫用於數據庫復制備份或者嚴格保持數據壹致性?這些設置會直接影響數據庫性能。在數據庫技術選型前壹定要註意。
壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL數據庫來說配置都是不同的，同時對數據庫性能的影響也是不壹樣的。
數據Sharding和分區是這些數據庫的另壹個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。
並非所有的NoSQL數據庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。
如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。
NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麽優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網絡的使用率。
許多NoSQL數據庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。
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（內置）文件系統（例如HBase 使用HDFS）。
這是因為，如果使用壹些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。
大數據系統的數據模型壹般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為壹個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。
在硬件壹級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。
5. 數據處理分析中的性能技巧
數據處理和分析是壹個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這壹步完成。
本節討論壹些數據處理性能方面的技巧。需要註意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。
在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。
其中壹些框架適用於批量數據處理，而另外壹些適用於實時數據處理。
同樣壹些框架使用內存模式，另外壹些是基於磁盤io處理模式。
有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。
基於內存的框架性能明顯優於基於磁盤io的框架，但是同時成本也可想而知。
概括地說，當務之急是選擇壹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。
壹些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。
該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。
如果數據快太大，數據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，長時間在壹臺服務器上運行壹個大作業，而其他服務器就會等待。
不要忘了查看壹個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。
最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這麽做也會帶來壹個副作用就是需要將數據塊的冗余參數提高（壹般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。
此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。
大多數情況下同壹數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得壹提的是舊數據也是如此。設計系統時需要註意這個地方的容錯。
這意味著妳可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要更多的存儲。
數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麽妳就要將結果以周為單位進行匯總保存。
為了達到這個目標，大數據系統的數據庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出壹些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。
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據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。
壹些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。
實時監控系統的性能，這樣能夠幫助妳預估作業的完成時間。
6. 數據可視化和展示中的性能技巧
精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。
需要註意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。
本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在壹些通用的技術，幫助您能打造可視化層。
確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這麽做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。
這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。
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生非常不錯的影響。
物化視圖是可以提高性能的另壹個重要的技術。
大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麽這是提高系統性能的好辦法。
盡量提前將數據進行預處理，如果壹些數據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。其中壹些是離線模式、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，壹些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並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生嚴重的性能影響。
7. 數據安全以及對於性能的影響
像任何IT系統壹樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論壹下安全對大數據平臺性能的影響。
- 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麽妳可以靈活設計壹個安全模塊來配置實現。
- 數據進過壹次認證，那麽就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麽使用壹些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據壹遍遍認證的開銷。
- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每壹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。
- 通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這麽做好處非常明顯不細說。
- 針對不同算法的效率、對cpu的使用量妳需要進行比較來選出壹個傳輸量、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，然後再選擇。
- 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。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。
- 註意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，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、數據庫等。這些安全解決方案會比妳自己設計開發性能要好很多。
8. 總結
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據分析平臺的壹般準則。大數據分析平臺非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，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據平臺建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平臺的性能。