全球復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究專家日前到訪中國(guó)，為其新作《爆發(fā)》作宣傳。他在接受國(guó)內(nèi)媒體采訪時(shí)表示，未來(lái)可能有新公司取代谷歌、Facebook等公司，成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的贏家。
　　《爆發(fā)》一書是一本討論大數(shù)據(jù)問(wèn)題的商業(yè)書籍。作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的權(quán)威，巴拉巴西在大數(shù)據(jù)興起的背景下，得出一個(gè)結(jié)論性的判斷，認(rèn)為人類行為93%是可以預(yù)測(cè)的。
　　巴拉巴西的研究是在人類生活數(shù)字化的大數(shù)據(jù)時(shí)代基礎(chǔ)上進(jìn)行的，移動(dòng)電話、網(wǎng)絡(luò)以及電子郵件使人類行為變得更加容易量化，將我們的社會(huì)變成了一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)。濟(jì)南網(wǎng)站建設(shè)
　　在本書中，巴拉巴西揭開人類行為背后隱藏的模式“爆發(fā)”，提出人類日常行為模式不是隨機(jī)的，而是具有“爆發(fā)性”的。
　　今天下午，巴拉巴西接受國(guó)內(nèi)媒體采訪，并對(duì)于IT行業(yè)的大數(shù)據(jù)公司作出點(diǎn)評(píng)。他表示，雖然谷歌在大數(shù)據(jù)搜集方面有好的歷史，但未來(lái)谷歌可能會(huì)與Facebook等公司并駕齊驅(qū)。
　　巴拉巴西表示，微軟(微博)一直想打贏谷歌，但是微軟沒有打贏;谷歌一直想打贏Facebook，但是谷歌推出的社交服務(wù)Google+也一直沒有打贏Facebook。同樣，F(xiàn)acebook也沒有打贏Twitter，所以未來(lái)很有可能有新的公司出現(xiàn)，取代他們。
　　近來(lái)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)討論的熱點(diǎn)。在IT領(lǐng)域，包括IBM、惠普等在內(nèi)的廠商在追捧“大數(shù)據(jù)”的概念，并且推出一系列針對(duì)“大數(shù)據(jù)”的分析解決方案，挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。
　　資深I(lǐng)T專家謝文此前接受新浪科技采訪時(shí)表示，未來(lái)能夠稱得上大數(shù)據(jù)的公司將是Facebook、蘋果、谷歌等這樣的平臺(tái)型公司。他還預(yù)測(cè)，F(xiàn)acebook上市后，下一個(gè)偉大的公司應(yīng)該是大數(shù)據(jù)方向的公司，并有可能在2020年上市。
IDC估計(jì)到2011年數(shù)據(jù)約達(dá)到1.8ZB。
　　ZB有多大?答案是10億個(gè)TB。目前世界人口有7億——也就是說(shuō)，如果給每個(gè)人250G硬盤——存儲(chǔ)空間仍然是不夠用的。
　　這次的數(shù)據(jù)洪流有諸多來(lái)源：
　　1. 紐約證券交易所每天產(chǎn)生1TB的新交易數(shù)據(jù);
　　2. Facebook主機(jī)存儲(chǔ)100億張照片會(huì)占用1PB空間;
　　3. Ancestry.com，家譜網(wǎng)，存儲(chǔ)約2.5PB數(shù)據(jù);
　　4. 互聯(lián)網(wǎng)檔案館存儲(chǔ)約2PB數(shù)據(jù)，并以每月約20TB的速度增長(zhǎng);
　　5. Geneva附近的Large Harden Colider每年將產(chǎn)生15PB的數(shù)據(jù);
　　6. 人們每天從傳感器、移動(dòng)設(shè)備、網(wǎng)上交易和社交網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造相當(dāng)于2.5萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)。
　　Facebook、Yahoo和Google發(fā)現(xiàn)他們以空前的規(guī)模匯集數(shù)據(jù)。他們是第一批從上百萬(wàn)用戶中匯集數(shù)據(jù)的大公司。
　　這些數(shù)據(jù)迅速淹沒了傳統(tǒng)的例如Oracle和MySQL等的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。即便是最好的、最昂貴的供應(yīng)商使用最大規(guī)模的硬件也只能勉強(qiáng)跟上，無(wú)法給他們有力的工具來(lái)分析數(shù)據(jù)的涌入。
　　在2000年初，開發(fā)諸如MapReduce、BigTable、Google File System的新技術(shù)來(lái)處理大數(shù)據(jù)。最初，這些技術(shù)是專有的。但隨后人們注意到公開的概念會(huì)更有利-因?yàn)樵絹?lái)越多的人會(huì)有助于此，并且他們雇傭的畢業(yè)生在加入他們之前對(duì)此也會(huì)有一個(gè)良好的理解。
　　在2004-2005年度，F(xiàn)acebook、Yahoo和Google開始共享描述他們大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究論文。
　　2004年，Google發(fā)表題為“MapReduce：在大型集群上簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理(MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters)”的論文。
　　MapReduce是一個(gè)編程模型，同時(shí)也是一個(gè)處理和生成大型數(shù)據(jù)的工具。用戶指定映射函數(shù)來(lái)處理一對(duì)key-value以生成一個(gè)中間key-value的集合，指定reduce函數(shù)合并相同的中間鍵關(guān)聯(lián)的所有的中間值。正如這篇文章所寫，現(xiàn)實(shí)世界的許多工作都可以在這個(gè)模型中得以表達(dá)。
　　以此功能所編寫的程序自動(dòng)并行，而且能在商品機(jī)大型集群上執(zhí)行。系統(tǒng)處理分割輸入數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，跨機(jī)器調(diào)度程序執(zhí)行，處理機(jī)器故障，管理所需的機(jī)器間的通訊。這樣使得沒有任何操作并行和分布式系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的程序員同樣可以輕松地利用大型分布式系統(tǒng)的資源。Google基于MapReduce實(shí)現(xiàn)在大型集群的商品機(jī)上運(yùn)行并且這是高度可伸縮的。
　　一個(gè)典型的MapReduce在成百上千臺(tái)機(jī)器上處理大量的數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)器和系統(tǒng)是很容易使用的。數(shù)以百計(jì)的MapReduce程序已經(jīng)實(shí)施并且每天有超過(guò)一千的MapReduce工作在Google集群執(zhí)行。
　　Nutch是一個(gè)開源的搜索技術(shù)，現(xiàn)在由Apache Software Foundation管理，而為其工作的Doug Cutting閱讀了由Google發(fā)表的此文和由Google分布式文件系統(tǒng)[GFS]發(fā)表的另一篇文章，指出GFS可以解決他們的存儲(chǔ)要求，MapReduce也會(huì)解決Nuth和實(shí)施MapReduce及GFS的縮放問(wèn)題。他們把為Nutch實(shí)施的GFS命名為Nutch Distributed Filesystem[NDFS]。
　　NDFS和Nutch的MapReduce的實(shí)現(xiàn)超出了搜索領(lǐng)域，并于2006年2月遷移出Nutch構(gòu)建成一個(gè)名為Hadoop和NDFS的獨(dú)立的Lucene子項(xiàng)目，成為HDFS[Hadoop分布式文件系統(tǒng)]，這是一個(gè)GFS的實(shí)現(xiàn)。與此同時(shí)，Yahoo延長(zhǎng)了他們對(duì)Hadoop的支持并雇傭了Doug Cutting。
　　在HDFS的工作層面，有一個(gè)300MB的文件[Hadoop的PB級(jí)和TB級(jí)文件非常好]。HDFS所需做的第一件事就是將它分割為若干塊。HDFS上的默認(rèn)塊的大小為128MB。一旦把他們分割成塊，我們將得到分別為128MB和44MB的兩個(gè)部分。現(xiàn)在，HDFS將‘n’[‘n’即是配置]作為每個(gè)塊的拷貝/副本的一部分。HDFS將這些副本存儲(chǔ)在集群的不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上。我們也有單一的保持著副本和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)路徑的數(shù)據(jù)NameNode。NameNode清楚副本在什么位置-每當(dāng)它檢測(cè)到有副本損壞[DataNode一直在副本上進(jìn)行校驗(yàn)]或者相應(yīng)的HDFS變?yōu)閐own，它將會(huì)尋找集群中該副本的其他副本，并告訴其他節(jié)點(diǎn)復(fù)制該副本的‘n’。NameNode是一個(gè)單點(diǎn)故障-兩個(gè)點(diǎn)就會(huì)避免出現(xiàn)這種情況，我們會(huì)有與主要NameNode同步的次要NameNode-當(dāng)主的變?yōu)閐own-從的將會(huì)起控制作用。Hadoop項(xiàng)目目前工作在分布式的NameNodes上。
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