
1T数据到底有多大
一英里不是个很长的距离,一立方英里相对于地球也不会让人觉得是个很大的空间。然后我说,这个空间内能装下全世界所有人,你会不会觉到很惊讶?不过这话不是我说的,是美国作家房龙在一本书里写的。
业内有个著名的数据仓库产品,叫Teradata,20多年前起这个名字,显然是想给人能处理海量数据的感觉。可现在,论用户还是厂商,谈论数据量时都常常以T为单位了,动不动就有几十上百T甚至PB级的数据。似乎T不是个多大的数,多几个几十个T也没什么大不了的。
其实T有点像上面说的立方英里,是个挺大的数。很多人对它没有多深的感性认识,我们要换个角度来看1T数据意味着什么。
先从空间上看
用于分析计算的数据仍然以结构化数据为主。结构化数据中占据空间最大的是不断增长的交易类记录,这种数据每条并不大,大概只有几十到100字节,比如银行交易只要记下帐号、日期、金额;电信的通话记录也只是通话号码、时刻、时长等。就按100字节算,也就是0.1K,那么1T空间就可以放下10G行记录,100亿条!
这是什么概念呢?一年大概是3000多万秒,如果用一年时间来积累1T数据,那意味着每秒要产生300多笔记录,24小时不停息!
这个数也不算大,像中国这样的大国,电信运营商、全国级银行以及大型互联公司都不难有这种规模的业务量。但对于一个城市级别甚至有些省级的机构就是个不小的数了,比如税务部门采集的企业交税信息、连锁超市的商品购买数据、城市商业银行的交易记录等,要达到300笔/秒并不容易,何况很多机构只有白天或工作日才能产生数据。而且这还只是1T,要搞到几十上百T,那就得让业务量再上一两个数量级才行。
简单说有多少T数据是没什么感觉的,换算成每秒对应的业务量后,才知道是不是靠谱。大数据分析计算产品的技术方案和数据量相关性非常强,正确估算自己的数据量对于大数据平台的建设是至关重要的。
如果用来存储音频视频这种非结构化数据, 或者仅仅用于备份原始凭据,那1T空间就存不了多少东西了,但这种数据一般也没什么要分析计算的需求,只是存储和检索,那不需要什么大数据计算平台,只要有个网络文件系统就行了,这成本就低多了。
再从时间上看
假设有1T数据,那么要多少时间才能处理一遍?有些厂商宣称能在数秒内处理TB级数据,用户经常也这样期望,这可能吗?
机械硬盘在操作系统下的读取数据大概是150M/秒(不能看硬盘厂商那个指标,根本达不到),固态硬盘快些,能翻个倍。我们就算300M/秒,那么1T数据只是读取不做任何运算也需要3000秒以上,接近一个小时!那怎么可能数秒内处理1T数据呢?很简单,增加硬盘,如果有1000块硬盘,那就可以在3秒左右读出1T数据了。
这还是比较理想的估算。实际上数据不大可能存放着那么整齐(硬盘不连续读取时性能下降严重),集群(1000块硬盘显然不会在一台机器上)还有网络延迟,有些运算可能还有回写动作(大分组和排序等),秒级访问常常还会有并发需求,这些因素综合起来,再慢几倍也是正常的。
现在我们知道了,1T数据意味着几个小时,或者上千块硬盘。而且还是前面的话,这只算了1T,可想而知几十上百T会是什么概念了。
有人说,硬盘太慢了,我们改用内存。
内存是比硬盘快得多,而且还适合并行计算。不过大内存的机器并不便宜(成本不是线性增长的),而且更糟糕的是,内存使用率经常很低。比如许多计算体系都是基于Java平台的,如果不做特别的压缩优化的话,JVM的内存利用率只有20%的样子,也就是硬盘上1T数据需要5T内存才能加载进来,这得装多少机器,花多少钱?
我们对1T有了上面这些感性认识后,听到多少多少T的说法时,就可以随时脑补出交易、节点数、成本等信息。做平台规划和产品选择时,就不容易被忽悠了。Teradata这个名字,今天也还不算过时的。
蒋步星,清华大学计算机硕士,著有《非线性报表模型原理》等
1989年中国国际奥林匹克数学竞赛团体冠军成员,个人金牌。
2000年创立润乾公司,首次在润乾报表中提出非线性报表模型,完美解决了中国式复杂报表制表难题,目前该模型已经成为报表行业的标准。
2008年开始研发不依赖关系型数据的计算引擎,历经多个版本后,于2014年集算器正式发布。有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发速度和运算效率。
2016年荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业 • 十大领军人物”。
2017年将带领润乾软件朝着拥有自主产权的非关系型强计算数据仓库、云数据库等产品迈进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26