隨著大數據重要性的日益提高，數據處理的挑戰變得尤為突出。其中，數據處理對于所有數據系統都是必不可少的。在數據處理系統中，數據源是多種多樣的，并且數據量很大。如何確保數據處理的可靠性和如何避免重復數據，以及如何確保數據質量，這就需要數據處理系統需要一定的技術。那么大數據處理系統需要攻克的技術點有哪些？

現有的大數據處理系統可以分為兩類：批處理大數據系統與流處理大數據系統。以Hadoop為代表的批處理大數據系統需先將數據匯聚成批，經批量預處理后加載至分析型數據倉庫中，以進行高性能實時查詢。這類系統雖然可對完整大數據集實現高效的即席查詢，但無法查詢到最新的實時數據，存在數據遲滯高等問題。

相較于批處理大數據系統，以Spark Streaming、Storm、Flink為代表的流處理大數據系統將實時數據通過流處理，逐條加載至高性能內存數據庫中進行查詢。此類系統可以對最新實時數據實現高效預設分析處理模型的查詢，數據遲滯低。然而受限于內存容量，系統需丟棄原始歷史數據，無法在完整大數據集上支持Ad-Hoc查詢分析處理。因此，研發具有快速、高效、智能且自主可控特點的流式大數據實時處理技術與平臺是當務之急。

　　大數據處理系統需要攻克的技術點有哪些？

實現一個融合批處理和流處理兩類系統且對應用透明的系統級方案，需要攻克以下幾個技術難點。

　　1.復雜指標的增量計算

盡管計數、求和、平均等指標能夠依靠查詢結果合并實現，然而方差、標準差、熵等大部分復雜指標無法依靠簡單合并完成查詢結果的融合。再者，當查詢涉及熱點數據維度及長周期時間窗口的復雜指標時，多次重新計算會帶來巨大的計算開銷。

　　2.基于分布式內存的并行計算

采用粗放的調度策略會造成內存資源的極大浪費，亟須研究實現一種細粒度的基于進度實時感知的融合存儲策略，以極大地優化和提升融合系統的內存使用效率。

　　3.多尺度時間窗口漂移的動態數據處理

來自業務系統的數據查詢請求會涉及多種尺度的時間窗口，如“最近5筆刷卡交易的金額”“最近10 min內密碼重試次數”“過去10年的月均交易額”等。每次查詢請求都重新計算結果會對系統性能造成極大的影響，亟須研究實現一種支持多種時間窗口尺度、多種窗口漂移方式的動態數據實時處理方法，以快速響應來自業務系統的即席查詢請求。

　　4.高可用、高可擴展的內存計算

基于內存介質能夠大大提升數據分析及處理能力，然而由于其易揮發的特性，一般需要采用多副本的方式來實現基于內存的高可用方案，這使得“如何確保不同副本的一致性”成為一個待解決的問題。此外，在集群內存不足或者部分節點失效時，“如何讓集群在不間斷提供服務的同時重新平衡”同樣是一個待解決的技術難題。亟須研究分布式多副本一致性協議以及自平衡的智能分區算法，以進一步提升流處理集群的可用性以及可擴展性。

“流立方”流式大數據實時處理技術在上述領域取得了一系列突破，該技術提供基于時間窗口漂移的動態數據快速處理，支持計數、求和、平均、最大、最小、方差、標準差、K階中心矩、遞增/遞減、最大連續遞增/遞減、唯一性判別、采集、過濾等多種分布式統計計算模型，并且實現了復雜事件、上下文處理等實時分析處理模型集的高效管理技術。

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