原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:龔雪|2013-12-27 09:55:54.000|閱讀 3109 次
概述:商業(yè)智能實(shí)時(shí)分析工具數(shù)據(jù)可視化功能變得越來(lái)越強(qiáng)大,在不斷滿足需求的同時(shí),大家知道其工作原理嗎?今天,我們就為大家講解實(shí)時(shí)圖表是如何將零散的數(shù)據(jù)以強(qiáng)大的可視化效果呈現(xiàn)在我們面前。
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不久前,在商業(yè)智能實(shí)時(shí)圖表解決方案的選擇中,我們簡(jiǎn)單講了下實(shí)時(shí)分析的工作流程。今天我們就來(lái)詳細(xì)討論一下這個(gè)話題。
如果你已經(jīng)使用過(guò)實(shí)時(shí)dashboard,或者正打算建立一個(gè),那么,這篇文章可以幫助你理解實(shí)時(shí)dashboard背后的故事以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如何展現(xiàn)在你的dashboard中,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。
除去端到端之間極短的時(shí)間,數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化主要有四大步驟。這里我們用一張圖來(lái)展示。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕獲,并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)庫(kù)通常是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),例如, Cassandra、MongoDB, 或者有時(shí)候是你只是Hadoop Hive。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不適合這種高展現(xiàn)的分析。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起也增強(qiáng)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析向他靠攏的趨勢(shì)。
數(shù)據(jù)流可以通過(guò)許多方式處理,比如,分裂、合并、計(jì)算以及與外部數(shù)據(jù)源結(jié)合。這些工作由一個(gè)容錯(cuò)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),比如, Storm、Hadoop,這些都是比較常用的大數(shù)據(jù)處理框架。但是他們卻不是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的理想選擇。因?yàn)樗麄円蕾嘙apReduce面向批量的處理。不過(guò)Hadoop 2.0允許使用其他計(jì)算算法代替MapReduce,這樣使得Hadoop在實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)中運(yùn)用又進(jìn)了一步。處理之后,數(shù)據(jù)就可以很可視化組件讀取了。
處理過(guò)的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的格式(比如JSON或者XML)存儲(chǔ)在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,被可視化組件讀取。在大多數(shù)情況下,這會(huì)是一個(gè)嵌入到一個(gè)內(nèi)部BI系統(tǒng)的圖表庫(kù),或者成為像Tableau這種更加廣泛的可視化平臺(tái)的一部分。處理過(guò)的數(shù)據(jù)在JSON/XML文件中的刷新頻率,稱為更新時(shí)間間隔。
可視化組件從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)文件(JSON/XML),在圖表界面繪制一個(gè)圖表、儀表或者其他可視化行為。處理過(guò)的數(shù)據(jù)在客戶端展現(xiàn)的頻率叫做刷新間隔時(shí)間。在一些應(yīng)用程序中,比如帶有圖表渲染功能的股票交易應(yīng)用程序,會(huì)預(yù)先設(shè)置基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)功能。
會(huì)不會(huì)覺(jué)得很復(fù)雜呢?只不過(guò)這些過(guò)程會(huì)在幾秒鐘內(nèi),甚至更短時(shí)間內(nèi)完成。這些操作因?yàn)椴粩噙M(jìn)步的數(shù)據(jù)庫(kù)及實(shí)時(shí)功能變成現(xiàn)實(shí),特別是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。再由諸如Storm這種專用于實(shí)時(shí)進(jìn)程處理的工具輔助,可以讓其性能效果更上一層能。現(xiàn)在的可視化數(shù)據(jù)已經(jīng)支持需求場(chǎng)景,在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中建立了一個(gè)實(shí)時(shí)分析生態(tài)圈。
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