大数据的实时性,关注大数据是因为它蕴藏商业价值大

但是，您希望在大数据平台中嵌入安全功能。您希望开发人员在设计和部署阶段支持所需的功能。您希望安全功能像大数据集群一样具有可扩展性、高性能和自组织性。问题是开源系统或大多数商业系统一般不包含安全产品。而且很多安全产品无法嵌入Hadoop或者其他非关系数据库。大多数系统提供最少的安全功能，但它们不足以覆盖所有常见的威胁。

1。数据分析成为大数据技术的核心。数据分析在数据处理中占有非常重要的地位。随着时代的发展，数据分析将逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据的智能处理上，进而可以从大规模数据中获取有用的信息。要想一步步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。数据的采集、存储和管理是数据分析步骤的基础，通过数据分析得到的结果将应用于大数据相关的各个领域。

为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要与时俱进。目前大数据的处理系统主要采用批处理方式，这种方式有一定的局限性，主要针对数据上报频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求更高的场合，这种数据处理方式是达不到要求的。传统的数据仓库系统、链接挖掘和其他应用程序通常在数小时或数天内处理数据。

作者|张建锋从2008年开始工作到现在已经11年了。我一路跟数据打交道，做过大数据底层框架内核(Hadoop、Pig、Tez、Spark、Livy)开发和大数据上层应用开发(写ETL的MapReduceJob，Adhocquery的Hive，数据可视化的Tableau，今天想借这个机会跟大家谈谈我理解的大数据的现状和未来。

大数据这个概念已经有很多年了(10多年)，但是一直没有一个准确的定义(可能不需要)。DataEngineer对大数据的理解会更多从技术和系统的角度出发，而DataAnalyst对大数据的理解会从产品的角度出发，所以DataEngineer和DataAnalyst对大数据的理解肯定是不一样的。

1。数据分析成为大数据技术的核心。数据分析在数据处理中占有非常重要的地位。随着时代的发展，数据分析将逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集的智能处理，进而从大规模数据中获取有用的信息。要想一步步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。数据的采集、存储和管理是数据分析步骤的基础，通过数据分析得到的结果将应用于大数据相关的各个领域。

为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要与时俱进。目前大数据的处理系统主要采用批处理方式，这种方式有一定的局限性，主要针对数据上报频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求更高的场合，这种数据处理方式是达不到要求的。传统的数据仓库系统、链接挖掘和其他应用程序通常在数小时或数天内处理数据。

大数据就是从海量数据中提取有价值的信息，这个大家都知道。现在主要靠一个FineBI软件进行大数据分析，值得收藏一辈子，像Hadoop技术，大数据实时处理能力弱。但是，也有很多实时的大数据系统，比如国内永红科技的实时大数据BI。具体来说，底层技术，简单来说，按照永红科技的技术，有四个方面，实际上代表了一些通用的大数据底层技术:ZSuite具有高性能的大数据分析能力，她完全抛弃ScaleUp，全面支持ScaleOut。