随着大数据重要性的日益提高，数据处理的挑战变得尤为突出。其中，数据处理对于所有数据系统都是必不可少的。在数据处理系统中，数据源是多种多样的，并且数据量很大。如何确保数据处理的可靠性和如何避免重复数据，以及如何确保数据质量，这就需要数据处理系统需要一定的技术。那么大数据处理系统需要攻克的技术点有哪些？

现有的大数据处理系统可以分为两类：批处理大数据系统与流处理大数据系统。以Hadoop为代表的批处理大数据系统需先将数据汇聚成批，经批量预处理后加载至分析型数据仓库中，以进行高性能实时查询。这类系统虽然可对完整大数据集实现高效的即席查询，但无法查询到最新的实时数据，存在数据迟滞高等问题。

相较于批处理大数据系统，以Spark Streaming、Storm、Flink为代表的流处理大数据系统将实时数据通过流处理，逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。此类系统可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询，数据迟滞低。然而受限于内存容量，系统需丢弃原始历史数据，无法在完整大数据集上支持Ad-Hoc查询分析处理。因此，研发具有快速、高效、智能且自主可控特点的流式大数据实时处理技术与平台是当务之急。

 大数据处理系统需要攻克的技术点有哪些？

实现一个融合批处理和流处理两类系统且对应用透明的系统级方案，需要攻克以下几个技术难点。

 1.复杂指标的增量计算

尽管计数、求和、平均等指标能够依靠查询结果合并实现，然而方差、标准差、熵等大部分复杂指标无法依靠简单合并完成查询结果的融合。再者，当查询涉及热点数据维度及长周期时间窗口的复杂指标时，多次重新计算会带来巨大的计算开销。

 2.基于分布式内存的并行计算

采用粗放的调度策略会造成内存资源的极大浪费，亟须研究实现一种细粒度的基于进度实时感知的融合存储策略，以极大地优化和提升融合系统的内存使用效率。

 3.多尺度时间窗口漂移的动态数据处理

来自业务系统的数据查询请求会涉及多种尺度的时间窗口，如“最近5笔刷卡交易的金额”“最近10 min内密码重试次数”“过去10年的月均交易额”等。每次查询请求都重新计算结果会对系统性能造成极大的影响，亟须研究实现一种支持多种时间窗口尺度、多种窗口漂移方式的动态数据实时处理方法，以快速响应来自业务系统的即席查询请求。

 4.高可用、高可扩展的内存计算

基于内存介质能够大大提升数据分析及处理能力，然而由于其易挥发的特性，一般需要采用多副本的方式来实现基于内存的高可用方案，这使得“如何确保不同副本的一致性”成为一个待解决的问题。此外，在集群内存不足或者部分节点失效时，“如何让集群在不间断提供服务的同时重新平衡”同样是一个待解决的技术难题。亟须研究分布式多副本一致性协议以及自平衡的智能分区算法，以进一步提升流处理集群的可用性以及可扩展性。

“流立方”流式大数据实时处理技术在上述领域取得了一系列突破，该技术提供基于时间窗口漂移的动态数据快速处理，支持计数、求和、平均、最大、最小、方差、标准差、K阶中心矩、递增/递减、最大连续递增/递减、唯一性判别、采集、过滤等多种分布式统计计算模型，并且实现了复杂事件、上下文处理等实时分析处理模型集的高效管理技术。

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