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實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

發(fā)布時(shí)間：2023-03-21 04:51:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1463 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、fast數(shù)據(jù)資源整合指的是什么
2、大數(shù)據(jù)都需要學(xué)習(xí)什么?
3、怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)基本處理
4、企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)接能力包括哪些

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

一、fast數(shù)據(jù)資源整合指的是什么

Fast Data實(shí)現(xiàn)方案有一些關(guān)聯(lián)，因此我們?cè)谔接懟蚪鉀Q某個(gè)問題點(diǎn)時(shí)可能需要由點(diǎn)到面，由面及體。在討論Fast Data的時(shí)候，也會(huì)涉及大數(shù)據(jù)、容器云、微服務(wù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格、消息通信、復(fù)雜事件處理等技術(shù)。每種技術(shù)并不是獨(dú)立存在，都有其發(fā)展演進(jìn)的基礎(chǔ)和路徑，都有其關(guān)聯(lián)相似性，因此在面臨某一問題時(shí)可以從整體上來考慮方案，不要局限于某個(gè)點(diǎn)而失去整個(gè)空間。

確切的說，F(xiàn)ast Data并不是一種新技術(shù)、應(yīng)用或用例，可能國內(nèi)討論的比較少些。它是一組成熟的思想和技術(shù)，圍繞著數(shù)據(jù)事件的快速處理以及大量不同種類數(shù)據(jù)的分析、洞察、決策、改進(jìn)等。特別是物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使它最近受到海量的各種數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)爆炸的影響；各種數(shù)據(jù)終端設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的普遍應(yīng)用，使各種各樣的數(shù)據(jù)急劇增長，也對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度提出了新的挑戰(zhàn)和要求。速度是關(guān)于實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)并以更快的方式做出決策的能力，從而在大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)操作中不但獲取高度易逝的數(shù)據(jù)價(jià)值，更創(chuàng)造出新的價(jià)值。Fast Data被歸于大數(shù)據(jù)的Velocity方面，有別于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的批處理，傾向于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理的實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知和決策分析等。

Fast Data(快速數(shù)據(jù))是Ovum的Tony Baer提出的一個(gè)術(shù)語：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速數(shù)據(jù)是對(duì)管理大量“運(yùn)動(dòng)中”數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)的一種補(bǔ)充方法，這些數(shù)據(jù)往往是時(shí)效關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)在業(yè)務(wù)關(guān)鍵決策上有質(zhì)的提升?？焖贁?shù)據(jù)是實(shí)時(shí)連續(xù)訪問和處理事件及數(shù)據(jù)，以便獲得即時(shí)感知并采取即時(shí)動(dòng)作，在時(shí)間關(guān)鍵的業(yè)務(wù)場景中發(fā)現(xiàn)和洞察新的業(yè)務(wù)機(jī)遇，并在第一時(shí)間獲取數(shù)據(jù)的價(jià)值。比如金融股票的行情數(shù)據(jù)，距離和網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)成為一個(gè)影響行情數(shù)據(jù)價(jià)值的因素。獲取數(shù)據(jù)之后根據(jù)定義的交易規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，也可能會(huì)基于歷史行情數(shù)據(jù)的分析作出決策，或者綜合其他因素，速度越快可能帶來的價(jià)值越大，這就是數(shù)據(jù)的時(shí)間價(jià)值。要想最大的獲得這些時(shí)間關(guān)鍵的數(shù)據(jù)的價(jià)值，就需要相應(yīng)的軟硬件平臺(tái)支撐。

Fast Data需要一種不僅允許快速檢索信息，而且需要有對(duì)數(shù)據(jù)快速操作處理的能力的架構(gòu)方法。這可能不僅僅是將實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)或平臺(tái)添加到現(xiàn)有后端系統(tǒng)上的問題，為了獲取更大的數(shù)據(jù)價(jià)值，它往往要求重構(gòu)（這也和微服務(wù)架構(gòu)思想理論類似），它不僅要求關(guān)注數(shù)據(jù)的傳輸、集成、管理和展示，而且也要求關(guān)注數(shù)據(jù)的模型重構(gòu)、數(shù)據(jù)治理等方面。

一、一種實(shí)施方案

上一篇文章《大數(shù)據(jù)之FastData》中我們簡單介紹了Fast Data處理的幾個(gè)過程：感知、洞察和識(shí)別，跟蹤和記錄，分析、決策和響應(yīng)。這個(gè)過程就是在Fast Data實(shí)施方案中要實(shí)現(xiàn)的能力。

（一） Fast Data功能實(shí)現(xiàn)

1、數(shù)據(jù)接收、采集

接收和采集分別意味著被動(dòng)和主動(dòng)的數(shù)據(jù)收集方式，如同人感知這個(gè)世界一樣，每時(shí)每刻有很多信息被動(dòng)接收，也可以主動(dòng)去看、聽、聞、觸摸一些感興趣的信息。在我們實(shí)現(xiàn)Fast Data的數(shù)據(jù)處理時(shí)，可能也需要考慮主動(dòng)和被動(dòng)的數(shù)據(jù)采集和接收。

2、感知

感知是對(duì)數(shù)據(jù)的初步處理或者預(yù)處理過程，“Awareness of situation”，首先得知道所處的環(huán)境、場景。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，可能需要輔助一些預(yù)配置信息來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)場景的感知。

3、識(shí)別、過濾、轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

識(shí)別、過濾和關(guān)聯(lián)到來的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中可能包含有眾多的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息會(huì)和其他數(shù)據(jù)緊密相關(guān)，需要識(shí)別出這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)，過濾掉非緊急或非關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，并在需要的情況下關(guān)聯(lián)上其他相關(guān)的數(shù)據(jù)，比如內(nèi)存或內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格中或大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)，以完善和支撐到來的數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析需求。

也可能需要對(duì)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化甚至結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，比如數(shù)據(jù)編碼格式，以實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)可識(shí)別的或標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式。

4、跟蹤和記錄

數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)處理移動(dòng)過程中，可能需要跟蹤和記錄數(shù)據(jù)的狀態(tài)、關(guān)聯(lián)關(guān)系、中間過程、會(huì)話等信息，關(guān)鍵的信息可能需要持久化，或者為了理解整個(gè)處理過程或者重新推演等需要，以犧牲部分性能詳細(xì)記錄數(shù)據(jù)的處理過程。

5、分析

分析過程是整個(gè)FastData處理過程的核心。這部分的能力直接關(guān)系到?jīng)Q策的準(zhǔn)確性以及到來的數(shù)據(jù)所能發(fā)揮的價(jià)值。分析過程可能涉及計(jì)算處理平臺(tái)、算法平臺(tái)、搜索平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、語音圖像視頻等處理平臺(tái)、消息平臺(tái)等基礎(chǔ)的中間件服務(wù)平臺(tái)。

6、決策和響應(yīng)

基于分析過程的全面的分析結(jié)果，從各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)場景實(shí)時(shí)獲得的可能持續(xù)變化的結(jié)果，基于規(guī)則或深度學(xué)習(xí)算法作出決策，使業(yè)務(wù)用戶能夠在正確的時(shí)間基于正確的結(jié)果采取正確行動(dòng)，響應(yīng)業(yè)務(wù)應(yīng)用請(qǐng)求或者報(bào)告決策結(jié)果。

7、基礎(chǔ)設(shè)施支撐

Fast Data實(shí)施并不是要從頭再來，F(xiàn)ast Data實(shí)施是一種漸進(jìn)的方法，它補(bǔ)充和改進(jìn)而不是完全取代現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)和中間件平臺(tái)以及應(yīng)用程序?；诂F(xiàn)有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建和完善基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、服務(wù)平臺(tái)、消息平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格、事件處理平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析和展示、中間件工具等，以及基于數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)等之上的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)AI平臺(tái)等。

Fast Data不是單個(gè)用例、應(yīng)用程序或體系結(jié)構(gòu)模式。它需要建立起廣泛的中間件和產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理體系，用正確的體系結(jié)構(gòu)路徑映射客戶具體的用例和業(yè)務(wù)需求的選擇。Fastdata是一個(gè)演進(jìn)的過程，企業(yè)逐個(gè)解決其難點(diǎn)，同時(shí)集成或補(bǔ)充或替換或重構(gòu)其現(xiàn)有的基礎(chǔ)支撐系統(tǒng)，以滿足實(shí)際業(yè)務(wù)場景的需求。沒有什么是一成不變的，需要根據(jù)實(shí)際適時(shí)調(diào)整。

大數(shù)據(jù)建設(shè)中的快數(shù)據(jù)（Fast Data ）實(shí)施方案_java

（二） Fast Data方案關(guān)鍵技術(shù)

1、基礎(chǔ)平臺(tái)

當(dāng)前基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)的一個(gè)相對(duì)較優(yōu)的方案選擇可能是基于云計(jì)算技術(shù)的容器云平臺(tái)。不管私有化部署或者采用公有云，基礎(chǔ)設(shè)施資源和基礎(chǔ)設(shè)施組件基本上都可以具備一定的能力。私有化部署相對(duì)麻煩一些，但在數(shù)據(jù)安全等方面卻有著難以替代的優(yōu)勢(shì)。如果數(shù)據(jù)的價(jià)值大于使用公有云節(jié)省的費(fèi)用，就應(yīng)該考慮部署私有云。

2、事件處理

事件驅(qū)動(dòng)體系結(jié)構(gòu)用于由事件發(fā)生觸發(fā)模式的業(yè)務(wù)場景；比如復(fù)雜事件處理（CEP）系統(tǒng)，允許規(guī)則引擎對(duì)到來的事件進(jìn)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則運(yùn)算，然后根據(jù)運(yùn)算結(jié)果自動(dòng)響應(yīng)。事件處理或復(fù)雜事件處理系統(tǒng)通常用于自動(dòng)響應(yīng)高度復(fù)雜的事件模式，這些事件模式是人們不可感知的，例如交易欺詐、老鼠倉或洗錢行為檢測等業(yè)務(wù)場景。這里，數(shù)據(jù)通常在內(nèi)存中被攔截而不持久化，因?yàn)樾枰獙?duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)分析并采取行動(dòng)；在某些情況下，所選數(shù)據(jù)可能被用于補(bǔ)充可用于歷史或預(yù)測分析的數(shù)據(jù)倉庫。

事件處理平臺(tái)在企業(yè)的IT系統(tǒng)建設(shè)中是必不可少的。它是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理重要的支撐平臺(tái)。

3、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格/內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格往往用于更復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的、低延遲場景，這些場景是高度分布式的應(yīng)用程序，具有不能容忍延遲的易失性數(shù)據(jù)，比如金融股票市場交易或無人駕駛系統(tǒng)。高度易失性的數(shù)據(jù)被放置在中間層的大內(nèi)存中，通常用數(shù)據(jù)對(duì)象或?qū)嶓w對(duì)象來表示，通常以編程方式訪問和操縱這些數(shù)據(jù)對(duì)象，對(duì)外可以通過封裝提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫或閃存（固態(tài)磁盤）數(shù)據(jù)庫也應(yīng)用到了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行高度復(fù)雜的實(shí)時(shí)優(yōu)化分析。由于內(nèi)存和閃存價(jià)格的下降，其應(yīng)用的場景和范圍也越來越廣。

4、消息及中間件

中間件平臺(tái)可能包含眾多的能力，消息平臺(tái)是重要的基礎(chǔ)組件服務(wù)，滿足低延遲或超低延遲的業(yè)務(wù)需求。也可能不止一套消息系統(tǒng)，不同的業(yè)務(wù)場景可能需要不同的消息平臺(tái)來支撐。所有公共的一些中間件能力都可以部署為中間件平臺(tái)，提供統(tǒng)一的服務(wù)，比如計(jì)算服務(wù)、算法服務(wù)、搜索服務(wù)、語音圖像視頻服務(wù)，甚至日志服務(wù)、監(jiān)控服務(wù)、權(quán)限服務(wù)等。

5、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)是企業(yè)重要的資產(chǎn)之一。數(shù)據(jù)治理能力往往決定著企業(yè)IT系統(tǒng)建設(shè)的高度。不管數(shù)據(jù)倉庫或者大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，數(shù)據(jù)治理都是一個(gè)繞不開的課題。業(yè)務(wù)應(yīng)用的研發(fā)往往也是受限于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就像糧米，沒有糧米巧婦難為無米之炊，糧米的優(yōu)劣直接決定了湯飯的口味。想基于一團(tuán)亂麻的數(shù)據(jù)做出好的應(yīng)用，無異于難以上青天。也因此，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是IT系統(tǒng)建設(shè)的重要的基礎(chǔ)。

6、分析決策中心

分析決策中心如同人的大腦，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并做出決定如何響應(yīng)。這部分可能包括不同的能力，在事件處理的過程中根據(jù)規(guī)則發(fā)送到不同的分析決策子中心進(jìn)行處理，最后可能需要綜合多個(gè)結(jié)果做出響應(yīng)。也可以需要復(fù)雜的事件處理規(guī)則來定義，使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)能力、AI深度學(xué)習(xí)能力等不斷的進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

二、 Fast Data方案演進(jìn)

數(shù)據(jù)的持續(xù)產(chǎn)生和累積驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)處理方案的持續(xù)演進(jìn)。智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使數(shù)據(jù)以指數(shù)倍的產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的潛在價(jià)值，從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘新的業(yè)務(wù)場景，開發(fā)新的商業(yè)價(jià)值，是眾多企業(yè)需要面對(duì)的課題，技術(shù)的發(fā)展也使解決方案不斷演進(jìn)，方案不是一成不變的，F(xiàn)ast Data也是。

（一）不是一成不變的解決方案

Fast Data在不同的行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用場景，各種不同的技術(shù)平臺(tái)解決方案可能是適用的。其實(shí)任何行業(yè)任何技術(shù)解決方案一樣，第一步要確定企業(yè)需要找到影響效率和收益的瓶頸和痛點(diǎn)；第二步，評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)和量，找到消除或改進(jìn)這些痛點(diǎn)的適用方法。很難說一個(gè)方案是普適的，即便同為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，適合阿里的不見得就適合騰訊。

（二）方案演進(jìn)

Fast Data解決方案關(guān)注時(shí)間敏感性，在企業(yè)內(nèi)應(yīng)該與不需要這種速度的其他系統(tǒng)平臺(tái)并存。在系統(tǒng)構(gòu)建時(shí)也不是獨(dú)立存在的。我們需要摒棄單個(gè)項(xiàng)目單個(gè)系統(tǒng)的思想，用全局的思維來構(gòu)建系統(tǒng)和數(shù)據(jù)平臺(tái)，并根據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)的變化持續(xù)改進(jìn)。

三、后言

Fast Data方案只是大數(shù)據(jù)和系統(tǒng)建設(shè)中的一部分，架構(gòu)中的各個(gè)部分也適用于不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并非只為Fast Data設(shè)計(jì)。Fast Data是為了高價(jià)值高時(shí)效性的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速?zèng)Q策以期獲取更大收益。

我們不只在金融股票交易市場會(huì)用到FastData，隨著對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)價(jià)值認(rèn)知的提高以及實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，它將在各個(gè)行業(yè)變得越來越普遍。應(yīng)用場景將會(huì)涵蓋了金融服務(wù)、電信、高科技、制造、媒體和娛樂、旅游和運(yùn)輸、零售、專業(yè)服務(wù)以及公共部門等。

數(shù)據(jù)整合指采用匹配、合成、鏈接等方法，將多尺度的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)與非基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)與其他專業(yè)部門地理數(shù)據(jù)集成起來，形成新的空間數(shù)據(jù)集。

二、大數(shù)據(jù)都需要學(xué)習(xí)什么?

大數(shù)據(jù)專業(yè)是一項(xiàng)技術(shù)的學(xué)習(xí)方向，該專業(yè)是交叉性學(xué)科，學(xué)習(xí)內(nèi)容涵蓋較廣，其中以統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)為三大支撐柱學(xué)科，并以生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等作為輔助拓展。除此之外還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理軟件及計(jì)算機(jī)編程語言等。不同的工作崗位與方向，需要從事的工作也不是一樣的，因此催生出了許多職位。較為常見的大數(shù)據(jù)發(fā)展方向是大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析。

回過頭來我們看看學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要的基礎(chǔ)

1、java SE、EE（SSM）

90%的大數(shù)據(jù)框架都是Java寫的

2、MySQL

SQL on Hadoop

3、Linux

大數(shù)據(jù)的框架安裝在Linux操作系統(tǒng)上

- 需要學(xué)什么

大數(shù)據(jù)離線分析

一般處理T+1數(shù)據(jù)（T：可能是1天、一周、一個(gè)月、一年）

a、Hadoop ：一般不選用最新版本，踩坑難解決

（common、HDES、MapReduce、YARN）

環(huán)境搭建、處理數(shù)據(jù)的思想

b、Hive：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫

通過寫SQL對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，類似于MySQL數(shù)據(jù)庫的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL數(shù)據(jù)庫

面向列存儲(chǔ)

d、協(xié)作框架：

sqoop（橋梁：HDFS《==》RDBMS）

flume：搜集日志文件中的信息

e、調(diào)度框架

anzkaban

了解：crotab（Linux自帶）

zeus（Alibaba）

Oozie（cloudera）

f、前沿框架擴(kuò)展：

kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析

以spark框架為主

Scala：OOP（面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)）+FP（函數(shù)是程序設(shè)計(jì)）

sparkCore：類比MapReduce

sparkSQL：類比hive

sparkStreaming：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

kafka：消息隊(duì)列

前沿框架擴(kuò)展：flink

阿里巴巴：blink

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

spark MLlib：機(jī)器學(xué)習(xí)庫

pyspark編程：Python和spark的結(jié)合

推薦系統(tǒng)

python數(shù)據(jù)分析

python機(jī)器學(xué)習(xí)

三、怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)基本處理

根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時(shí)間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問題的實(shí)際環(huán)境選擇合適的處理方式。數(shù)據(jù)處理主要有四種分類方式①根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式區(qū)分，有聯(lián)機(jī)處理方式和脫機(jī)處理方式。②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時(shí)處理方式和實(shí)時(shí)處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計(jì)算機(jī)中央處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。

四、企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)接能力包括哪些

具體如下。

1.平滑自如的水平伸縮能力，從容應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)

平滑自如的水平伸縮能力是數(shù)據(jù)中臺(tái)必須具備的，特別是在數(shù)據(jù)體量迅速膨脹的今天，不具備存儲(chǔ)和計(jì)算水平伸縮能力的平臺(tái)是很難生存的，好在今天幾乎所有的大數(shù)據(jù)技術(shù)都是分布式的，這賦予了數(shù)據(jù)中臺(tái)天然的水平伸縮能力。

2.對(duì)資源擁有細(xì)粒度的控制能力，支持多任務(wù)、多用戶下的作業(yè)處理

作為中心化的平臺(tái)，企業(yè)不同部門和團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)都會(huì)存放在上面，每天會(huì)有大量的定時(shí)和即席作業(yè)運(yùn)行，因此數(shù)據(jù)中臺(tái)必須具備“多租戶”的數(shù)據(jù)管理能力，對(duì)資源能進(jìn)行細(xì)粒度的切分和調(diào)控。以Hadoop上的資源管理平臺(tái)Yarn為例，通過定義各種動(dòng)態(tài)資源分配策略，可以很好地協(xié)調(diào)各種作業(yè)之間的資源使用情況，確保各個(gè)業(yè)務(wù)線和不同用戶的數(shù)據(jù)處理任務(wù)能及時(shí)有序地執(zhí)行。

3.強(qiáng)大的實(shí)時(shí)處理能力

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力是以往傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)所不具備的，這是數(shù)據(jù)中臺(tái)的一大優(yōu)勢(shì)和亮點(diǎn)，通過實(shí)時(shí)處理我們可以將業(yè)務(wù)情況實(shí)時(shí)地反饋給用戶，極大地縮短了業(yè)務(wù)用戶的等待時(shí)間，提升了用戶體驗(yàn)，在一些大促活動(dòng)期間（如雙11），實(shí)時(shí)計(jì)算的時(shí)效性對(duì)于業(yè)務(wù)決策的支持作用會(huì)更加重要。

4.參與業(yè)務(wù)請(qǐng)求處理的能力

依托于實(shí)時(shí)計(jì)算能力，數(shù)據(jù)中臺(tái)將有機(jī)會(huì)參與在線的業(yè)務(wù)處理，特別是在那些需要基于大量數(shù)據(jù)處理才能給出響應(yīng)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求（如用戶積分的實(shí)時(shí)計(jì)算），過去這些處理都是通過批處理作業(yè)在夜間完成的，時(shí)效性和用戶體驗(yàn)很差，現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)中臺(tái)可以實(shí)時(shí)地計(jì)算出結(jié)果并反饋給業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這使得數(shù)據(jù)平臺(tái)也開始參與在線的業(yè)務(wù)處理了。

5.具備人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析能力

這是目前數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用領(lǐng)域最看重的能力，是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的“皇冠”，它所帶來的數(shù)據(jù)洞察能力是以往傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法無法企及的，沒有這種能力的數(shù)據(jù)中臺(tái)是不完善的。這部分能力一般是通過在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上集成相關(guān)組件實(shí)現(xiàn)的（如SparkMLib），但也有很多算法不能滿足實(shí)際需要，因此需要集成一些第三方的算法庫和集群環(huán)境作為補(bǔ)充。

6.以數(shù)據(jù)倉庫理論管理和組織各類數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)倉庫無疑是企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)組織和管理的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，不管是傳統(tǒng)平臺(tái)還是大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)倉庫理論都是科學(xué)有效的數(shù)據(jù)管理方法，可以說“沒有數(shù)據(jù)倉庫的大數(shù)據(jù)平臺(tái)是沒有靈魂的”。通過數(shù)據(jù)倉庫體系的治理，企業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)得到大幅提升，也更利于前臺(tái)的使用。

7.對(duì)外提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)服務(wù)，支持多種協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸與交互

過去的數(shù)據(jù)平臺(tái)基本上都是將處理好的數(shù)據(jù)存放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，供外圍系統(tǒng)通過連接數(shù)據(jù)庫的方式自行獲取，可以說這是最低水平的數(shù)據(jù)服務(wù)，一個(gè)好的數(shù)據(jù)平臺(tái)一定要提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)服務(wù)以便讓數(shù)據(jù)需求方更容易和便捷地獲取數(shù)據(jù)。平臺(tái)支持的協(xié)議和方式越豐富，越能容易地幫助各業(yè)務(wù)中心和前臺(tái)應(yīng)用，加速集成和對(duì)接，降低企業(yè)整體的研發(fā)成本。而靈活便捷的數(shù)據(jù)獲取方式又會(huì)吸引企業(yè)的數(shù)據(jù)供給方將數(shù)據(jù)主動(dòng)放到數(shù)據(jù)中臺(tái)上，從而享受數(shù)據(jù)中臺(tái)帶來的“紅利”。

8.擁有完善的數(shù)據(jù)治理體系，數(shù)據(jù)質(zhì)量能夠得到有效保障

數(shù)據(jù)治理是貫穿數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)全過程的一項(xiàng)工作，它是技術(shù)和管理方式的一種綜合手段。數(shù)據(jù)中臺(tái)一般會(huì)引入一些專業(yè)的數(shù)據(jù)治理工具對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行把控，這些工具會(huì)根據(jù)預(yù)定義的業(yè)務(wù)和技術(shù)規(guī)則定期抽檢目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，并給出數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告。為了配合數(shù)據(jù)治理，企業(yè)在管理上也應(yīng)該成立相應(yīng)的組織或機(jī)構(gòu)來負(fù)責(zé)，這是建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)在管理方面要做的工作之一。

9.精準(zhǔn)的細(xì)粒度安全控制

數(shù)據(jù)中臺(tái)要提供技術(shù)和管理上的多重機(jī)制保障企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。從技術(shù)上看，數(shù)據(jù)中臺(tái)需要提供嚴(yán)格的認(rèn)證與授權(quán)機(jī)制來管理每一個(gè)使用平臺(tái)的用戶（包括自然人賬戶和應(yīng)用系統(tǒng)賬戶），提供健全的數(shù)據(jù)加密與脫敏機(jī)制對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，同時(shí)對(duì)每類數(shù)據(jù)的所有人、使用者和讀寫權(quán)限都要有明確的記錄和追蹤，對(duì)賬戶創(chuàng)建和授權(quán)申請(qǐng)都要有完備的審批機(jī)制。

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