DLB——高并發(fā)大數據的解決之道

大數據滲透在我們生活的方方面面，正在無形中改善我們的生活和工作方式。

大數據時代的來臨，將在眾多領域掀起變革的巨浪。通過對大量數據的分析，隱藏在數據中的價值被發(fā)現，越來越多的企業(yè)利用大數據找到適合企業(yè)發(fā)展趨勢的方法，從而為合伙人帶來利益。

大數據安全、共享、開放給人們帶來前所未有的便利的同時也帶來了一些值得探討的問題。數據隱私、數據安全、數據確權也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

據知情人士透露，目前的大數據行業(yè)，有大量從業(yè)者被警方帶走調查。數據行業(yè)正從原來的草莽和無邊界，到現在的肅清和規(guī)則重建，監(jiān)管之下，大數據行業(yè)正呈現出極快的洗牌趨勢。

而區(qū)塊鏈和大數據的結合，正顛覆和重塑整個行業(yè)，并推動產業(yè)鏈的數字經濟進一步升級。

在DLB（Data Link Base )的體系里，所有被確權的數據資產使用都必須經過數據權利人的認可。數據的顆粒度是非常細的，在未來實際的應用場景中，每時每刻都有大量的數據應用請求，這些請求會牽涉到數百萬的個人或實體，牽涉到非常細的數據條目，顯然每一次都去申請授權是無法實現的。

因此DLB采用可面向不同應用領域的長時授權機制，把數據敏感度分為多個等級，數據權利人只需要按照自身特性和需求，為不同領域設定其開放程度，系統即可長期按照這個設定的授權方式來調用數據。最終，數據如何被使用、可以被誰使用，最終決定權還是在數據資產的權利人手上。

在DLB（Data Link Base )的體系里，大數據的分析采用了MapReduce，MapReduce是一個開源的大數據分析基礎框架，用于離線數據的大規(guī)模并行計算，由映射和規(guī)約兩個要素組成，通過這一框架得知以何種邏輯從海量數據中篩選出自身所需，并對其進行規(guī)約，從而可以得出數據分析結論，并獲取數據價值。

在DLB（Data Link Base )的體系里，MapReduce用于處理大規(guī)模的離線計算任務，面向點對點實時任務，將交給Spark核心數據模型來處理。簡而言之，MapReduce用于處理大規(guī)模的離線計算任務，而Spark則用于處理那些需要實時產生結果的數據運算。

從大數據中獲取價值，這要求一個架構完整的系統來協調并行數據庫的分析處理，而不是聯合所有的服務器。DLB，首個融合數據存儲和計算的大數據公鏈，在數據的處理能力上可以達到安全性與效率的完美平衡。未來DLB將針對大數據領域高并發(fā)的增長，去完善現有高并發(fā)性能，不斷突破瓶頸，最終與整個大數據應用的并發(fā)需求量相輔相成。

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