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行业内普遍认为,大数据是以牺牲一致性来换取可用性和分区容忍性的,而区块链却优先保证了一致性。那么大数据和区块链异同到底有哪些?小编带大家仔细分析一下。
一、大数据和区块链的相同之处
1、分布式存储:HDFSvs. 区块
大数据,需要应对海量化和快增长的存储,这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术,能够弹性扩张存储容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。另外,大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力,因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS,还有HBase和Kudu等存储架构。
区块链,是比特币的底层技术架构,它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构,通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录,并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说,区块链技术也是一种特定的数据库技术。由于去中心化数据库在安全、便捷方面的特性,很多业内人士看好其发展,认为它是对现有互联网技术的升级与补充。
2、分布式计算:MapReduce vs. 共识机制
大数据的分析挖掘是数据密集型计算,需要巨大的分布式计算能力。节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。Google和Hadoop的MapReduce是这种分布式计算技术的代表,通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out),在成本和可扩展性上都有巨大的优势。现在,除了批计算,大数据还包括了流计算、图计算、实时计算、交互查询等计算框架。
区块链的共识机制,就是所有分布式节之间怎么达成共识,通过算法来生成和更新数据,去认定一个记录的有效性,这既是认定的手段,也是防止篡改的手段。区块链主要包括四种不同的共识机制,适用于不同的应用场景,在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例,采用的是“工作量证明”(Proof Of Work,简称POW),只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下,才有可能伪造出一条不存在的记录。
3、IT技术发展的分分合合
和人类社会一样,IT技术发展的也呈现出“合久必分,分久必合”,即集中与分布的螺旋式上升。
计算机诞生初期,仅能实现一对一的使用,是集中化的。为了使得一台大型机能够同时为多个客户提供服务,IBM公司引入了虚拟化的设计思想,使得多个客户在同时使用同一台大型机时,就好像将其分割成了多个小型化的虚拟主机,是时分复用的集中式计算。
进入小型机和PC时代,回归了一对一的使用,不过设备已经分散到了千家万户。进入互联网时代,C/S模型的客户端和服务器是分布式计算,只不过服务器之间还是分散的。
进入云计算时代,计算能力又被统一管控起来,在客户端和服务器的分布式计算基础之上,服务器之间也开始了分布式协同工作。因为协同,所以也可以认为它们在整体上是一种集中式的计算服务。
进入大数据时代,云计算成为大数据基础设施,也使得大数据的核心思想和云计算一脉相承。MapReduce将任务分解进行分布式计算,然后将结果合并从而实现了信息的整合分析。
区块链则是纯粹意义上的分布式系统。
二、大数据和区块链的差异
1、两个技术处于不同的生命周期
2011年,“大数据”第一次上榜,位于技术萌芽期的爬坡阶段,当时还统称为“‘Big Data’ and Extreme Information Processing and Management”(“大数据”和极端信息处理和管理)。2012年更进一步,并在2013年几乎达到了过热期顶峰。经历了2014年的下滑,从2015年开始,“大数据”突然从曲线中消失,可解读为Gartner对大数据的定位已从“新兴”转为“主流”。当前,大数据对于企业的意义已从能力要素上升为战略核心。
相对而言,“区块链”直到2016年才第一次出现在《技术成熟度曲线》中,并直接进入“过热期”。总的来看,“大数据”和“区块链”所处的生命周期阶段大不相同,两者约有5年左右的差距。
2、主要差异在哪?
大数据通常用来描述数据集足够大,足够复杂,以致很难用传统的方式来处理。而区块链能承载的信息数据是有限的,离“大数据”标准还差得很远。区块链与大数据有几个显著差异:
结构化vs非结构化:区块链是结构定义严谨的块,通过指针组成的链,典型的结构化数据,而大数据需要处理的更多的是非结构化数据;
独立vs整合:区块链系统为保证安全性,信息是相对独立的,而大数据着重的是信息的整合分析;
直接vs间接:区块链系统本身就是一个数据库,而大数据指的是对数据的深度分析和挖掘,是一种间接的数据;
数学vs数据:区块链试图用数学说话,区块链主张“代码即法律”,而大数据试图用数据说话;
匿名vs个性:区块链是匿名的(公开账本,匿名拥有者,相对于传统金融机构的公开账号,账本保密),而大数据有意的是个性化;
只有了解大数据和区块链的异同,才能把大数据与区块链相结合,让区块链中的数据更有价值,也能让大数据的预测分析落实为行动,它们都将是数字经济时代的基石。
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