深入理解大数据处理

### 深入理解大数据处理 #### 1. 大数据处理阶段概述 将复杂的大数据处理解决方案、场景和活动拆分为更小、更易管理的步骤是非常有意义的。这样做能让我们专注于单个任务，深入研究并掌握它，最终在更短的时间内提供高质量的复杂解决方案。大数据管理通常可标准化为以下几个阶段： | 阶段名称 | 描述 | | --- | --- | | 摄取（Ingest） | 从数据生产者处接收数据 | | 准备（Prepare） | 将数据转换为可查询的数据集 | | 训练（Train） | 分析并利用数据获取智能信息 | | 存储（Store） | 将最终状态的数据存放在受保护但可访问的位置 | | 服务（Serve） | 将数据提供给授权的消费者 | 以下是部分Azure产品及其对应的大数据处理阶段： | 产品 | 阶段 | | --- | --- | | Apache Spark | 准备、训练 | | Apache Kafka | 摄取 | | Azure Analysis Services | 建模、服务 | | Azure Cosmos DB | 存储 | | Azure Databricks | 准备、训练 | | Azure Data Factory | 摄取、准备 | | Azure Data Lake Storage | 存储 | | Azure Data Share | 服务 | 部分Azure产品可跨越多个阶段，这通常受数据类型、格式、平台、技术栈或所处行业的影响。例如，数据来源会影响Azure产品的选择，常见的数据来源包括非结构化数据源、关系型数据库、半结构化数据源和流式数据。 #### 2. 各阶段详细介绍 ##### 2.1 摄取（Ingest） 此阶段是大数据管道解决方案的起点，是数据生产者发送原始数据的接口，这些数据将用于整体业务洞察的收集和流程的建立。除了接收数据进行摄取外，还可以编写程序从数据源中检索数据进行摄取。 - **SQL Server Integration Services（SSIS）**：可从多个数据存储中提取数据，进行转换，并存储在中央数据存储中进行分析。与数据生产者将数据推入管道不同，它是从现有数据源中提取数据来启动摄取过程。 - **批量复制程序（Bulk Copy Program，BCP）**：当需要一次性或偶尔将大量文件加载到Azure，且无需定期执行时，使用BCP上传数据是个不错的选择。Azure Storage Explorer（其底层使用AzCopy）是将本地文件上传到Azure Data Lake Storage容器的实用工具。 - **流式处理（Streaming）**：意味着数据生产者持续生成数据并发送到端点，如Apache Kafka、Azure IoT Hub或Azure Event Hub。这些产品旨在处理和临时存储高频传入的数据，当接收到数据时，会通知订阅者，订阅者根据自身需求和数据用途采取相应行动。 ##### 2.2 准备、转换、处理（Prepare, Transform, Process） 原始数据摄取后，无论采用流式、批量、从数据源提取还是使用PolyBase的方式，都需要进行转换。数据可能来自多个数据源，具有多种不同格式，将其转换为标准格式可使更多共享查询和命令得以执行。此阶段的数据移动和转换与数据流程密切相关。 **数据流程和管道（Data Flows and Pipelines）**：数据流程是管理数据通过转换过程的方式。在Azure Synapse Analytics和Azure Data Factory中都提供了数据流程活动。常见的有映射数据流程（mapping data flows）和数据整理流程（wrangling data flows），前者侧重于直观展示数据源、转换和目标之间的流程，后者目前仅在Azure Data Factory中可用，能提供更多数据可视化，让用户快速了解最终数据集的样子，且两者都无需编码即可进行数据转换。 ```mermaid graph LR A[数据检索] --> B[数据转换] B --> C[存储到暂存环境] C --> D[使用Azure函数存入Azure SQL数据库] E[笔记本] --> B E --> D ``` ##### 2.3 训练和丰富（Training and Enrichment） 数据的训练和丰富通常通过提高数据质量或调用Azure Machine Learning模型来实现，这些模型可被Azure Cognitive Services后续使用。调用可以在管道内自动进行，也可以手动操作。Azure Machine Learning模型可根据数据中的历史趋势预测未来结果，Azure Cognitive Services可分析音频、图像和视频文件，其分析结果可作为数据记录下来用于后续查询。 ##### 2.4 存储（Store） 数据存储需遵循两个原则：一是要存放在安全的地方，二是要符合地区政府的要求。在大数据处理管道中，数据至少有三个安全且可用的存放位置：原始数据源位置、临时存储位置和最终存储位置。Azure Data Lake Storage是常用的存储位置，Azure Synapse Ana