DLB——高并发大数据的解决之道

大数据渗透在我们生活的方方面面，正在无形中改善我们的生活和工作方式。

大数据时代的来临，将在众多领域掀起变革的巨浪。通过对大量数据的分析，隐藏在数据中的价值被发现，越来越多的企业利用大数据找到适合企业发展趋势的方法，从而为合伙人带来利益。

大数据安全、共享、开放给人们带来前所未有的便利的同时也带来了一些值得探讨的问题。数据隐私、数据安全、数据确权也面临着前所未有的挑战。

据知情人士透露，目前的大数据行业，有大量从业者被警方带走调查。数据行业正从原来的草莽和无边界，到现在的肃清和规则重建，监管之下，大数据行业正呈现出极快的洗牌趋势。

而区块链和大数据的结合，正颠覆和重塑整个行业，并推动产业链的数字经济进一步升级。

在DLB（Data Link Base )的体系里，所有被确权的数据资产使用都必须经过数据权利人的认可。数据的颗粒度是非常细的，在未来实际的应用场景中，每时每刻都有大量的数据应用请求，这些请求会牵涉到数百万的个人或实体，牵涉到非常细的数据条目，显然每一次都去申请授权是无法实现的。

因此DLB采用可面向不同应用领域的长时授权机制，把数据敏感度分为多个等级，数据权利人只需要按照自身特性和需求，为不同领域设定其开放程度，系统即可长期按照这个设定的授权方式来调用数据。最终，数据如何被使用、可以被谁使用，最终决定权还是在数据资产的权利人手上。

在DLB（Data Link Base )的体系里，大数据的分析采用了MapReduce，MapReduce是一个开源的大数据分析基础框架，用于离线数据的大规模并行计算，由映射和规约两个要素组成，通过这一框架得知以何种逻辑从海量数据中筛选出自身所需，并对其进行规约，从而可以得出数据分析结论，并获取数据价值。

在DLB（Data Link Base )的体系里，MapReduce用于处理大规模的离线计算任务，面向点对点实时任务，将交给Spark核心数据模型来处理。简而言之，MapReduce用于处理大规模的离线计算任务，而Spark则用于处理那些需要实时产生结果的数据运算。

从大数据中获取价值，这要求一个架构完整的系统来协调并行数据库的分析处理，而不是联合所有的服务器。DLB，首个融合数据存储和计算的大数据公链，在数据的处理能力上可以达到安全性与效率的完美平衡。未来DLB将针对大数据领域高并发的增长，去完善现有高并发性能，不断突破瓶颈，最终与整个大数据应用的并发需求量相辅相成。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。