最近刚看了新的一期《程序员》杂志的一篇大数据的文章，总结的特别好，为了方便我去查找所有将里面的内容再次精简后写下来。
在这篇文章里主要是几个方面：
数据传输、数据存储、数据计算、数据展现、数据开发平台、数据应用市场
我之前对数据的总结在：数据存储、数据管理、数据计算
数据传输包括：实时同步、批量同步。一般常用方式采用时间线。
数据存储包括：内核级分布式存储、用户级分布式文件存储、业务级数据存储。
前两个类别其实很好理解，最后一个是有分类的，包括：列式数据库存储、文档数据库存储、K/V型数据库存储、图形数据库、关系型数据库。以上数据库都构建于文件系统之上。
数据计算包括：离线计算、流式计算、即时计算、图计算。
离线计算这是我们常用的（适应于很多场景），具体的体现就是在hadoop上运行M/R模型（有些离线计算，还是基于内存的方式）。
流式计算的依据数据时间的增长，而数据的价值会快速下降。它依赖于上游数据传输的正确性、实时性、下游存储系统的高吞吐量，目前因为没有这样的业务，所以还没能体验流式计算。（使用的工具是Storm）
即时计算是根据查询需求从海量数据中即时进行排名、排重、汇总等运算。此系统又分为两类：在线数据应用和在线数据分析，前者目前在Google里用的PowerDrill项目，在阿里集团用的Garuda项目；后者Google使用Dremel，Cloudera使用Impala（可分析Hbase和HDFS，与Hive共享元数据，这个工具也是后面我们需要调研），目前在Apache里Drill开源项目也在开发中。
图计算对用户关系、网页关系等数据的深度挖掘，涉及大型的矩阵计算、图计算和网络计算。解决此类问题引入了MPI或BSP模型，目前Apache的Hama项目就是应用于此等场景。
数据展现简单地讲就是通过表格、饼图、柱状图展现数据，也叫数据可视化。
数据开发平台和数据应用市场，这两块对我来说还是很陌生的，以后再好好琢磨吧。
