大数据应用迁移
Ⅰ 数据迁移工作听起来很高深，具体包含哪些工作，主要应用在哪些方面
数据迁移是一个非常复杂和细致的过程，它要求设计与实施人员具备多元化的知识结构，否则就不得不陷入顾此失彼的境地。一个完整和成功的数据迁移解决方案包含六个部分：1.具备专业技能的人员，2.经过验证的解决方案，3.稳健可靠的流程和方法论，4.交付前实验室模拟验证，5.高效的迁移工具，6.应急的回滚措施。任意一个条件的缺乏都有可能导致数据迁移不成功。
随着政府信息化建设的推进，政府业务对信息系统的依赖性日益增加，政务系统的连续性和灾难保护的重要性也越来越突出。试想如果社保局的数据丢失，会给多少人的生活带来麻烦，政府部门的业务系统停机，带来的不是直接的经济损失，而是对企业业务和市民生活的影响。
目前随着智慧城市的建设，很多政府部门都做了数据迁移和容灾备份，例如，鄂尔多斯市目前正在对其市直机关进行数据备份容灾系统及应用业务迁移, 据悉该项目依托鄂尔多斯大数据中心强大的数据运营能力，按照佳华（鄂尔多斯市）科技有限公司提出的佳华融合数据迁移解决方案进行实施，项目进展顺利，为政务系统提供了强大的数据保障。
Ⅱ 大数据可以应用在哪些方面
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(2)大数据应用迁移扩展阅读：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
网络--大数据
Ⅲ 企业迁移大数据面临的五大风险
企业迁移大数据面临的五大风险
计算机系统之间的数据传输或存储格式从来就不是一个轻松的任务，特别是当它涉及结构化和非结构化的数据。芝加哥一家企业的数据解决方案提供商的联合创始人兼CEO Arvind Singh（以下简称辛格）认为，复杂的数据迁移工作意味着超负荷运行和延迟都是很长常见的。他指出，在迁移大数据时，面临着五大风险，企业应该竭力避免。
风险1：被委托进行数据迁移项目的员工缺乏实战经验。一个公司的员工可能非常擅长他们所做的事，但这并不意味着他们是在数据管理、迁移和治理是专家。辛格表示，他们是数据的创作者和消费者，但是他们并不是完全熟练运用工具、过程、服务、模板和加速器。风险2：你的团队太依赖工具的开发工作。这个问题往往导致缺乏经验的员工。一个数据迁移项目通常是IT部门的事，但可能并没被专业训练过。迁移工具使用不当最终会迁移了错误数据。这类似于把垃圾传来传去。辛格表示，你的目标，当然是快速、可靠地传输数据。重要的是你如何运用数据迁移工具和"你搭配的有什么样的加速器和模板"。风险3：交叉对象依赖性。交叉对象依赖常常很晚才被发现。一个复杂的项目可能会有60、70、甚至80个不同的数据对象中来自一百个左右的应用程序。事实上，交叉对象依赖性--并在后来发现新的数据来源的过程--是主要的风险，可以打乱你的迁移的时间表。风险4：试图在一个大的上传之后去上线。这是一个灾难，辛格说，因为你在假设一切都是完美的，你将能够简单地点击一个按钮，和所有的数据将负载得完美无瑕。 "这是个很大的风险，"他说。"你需要一个项目时间轴，复杂的，长期的测试负载的道路。"风险5：预算超支由于不适当的范围或准备工作的欠缺。这经常发生在，当一个组织认为它的系统集成商（SI）会照顾到这些细节时。 这个问题，当然，会导致成本超支和毁坏的时间表。Ⅳ 大数据量 如何快速传到云上
云计算和大数据目前都是热门话题，如何把两者结合起来即在云上实现大数据项目，这是一个新的实践领域。资深数据专家David Gillman根据自己的经验，列举了云上大数据方案需要考虑的基本要素，包括对数据构建实时索引、自由模式搜索与分析、监视数据并提供实时警告等，帮助用户更好地评估和选择解决方案。
在谈到如何实现云上大数据项目时，David强调了三个实时要素，即实时索引、实时数据和实时监控。具体来说，实时索引指的是“对所有机器数据创建通用的实时索引”：
这是大多数人所认为的大数据的核心;它常常相当于开源项目 Hadoop。公司可能已被来自射频 ID (RFID) 移动、网站点击和其他可能结构化的数据的要求所淹没。如果您知道将如何使用这些数据，如何在未来查询和访问它，那么在处理这些数据方面进行投资是值得的。
您无需知道数据的未来潜在用途，Hadoop 提供了解决办法。通过按原样获取传入的数据，大数据将数据定义步骤推迟到了执行分析时。在不会限制数据的未来使用的情况下，Hadoop 将数据分布在许多服务器上并持续跟踪数据位置。
实时数据指的是“对实时数据和历史数据的自由搜索与分析”，存储数据只是实现目标的道路的一部分。另一方面是信息需要相对容易地被找到。为此，最快的方法是提供一种快速(在实现方面，而不是响应时间方面)搜索功能。因此需要找到支持对非结构化数据进行文本搜索的工具。从监视程序上直接获得响应，这会让人们模糊地认为所有信息都被正确存储且可以访问。此过程的管理步骤是为存储在分布式节点中的数据内容建立索引。搜索查询，然后并行访问分布式节点上的索引，以便提供更快的响应。
实时监控指的是“监视数据并提供实时警告”：
寻找一个工具来监视大数据中的数据。一些工具能够创建被持续处理的查询，寻找要满足的条件。我无法列出实时监视进入 Hadoop 中的数据的所有可能用法。假设大部分传入数据都是非结构化数据，而且不适用于关系数据库，那么实时监视可能是最仔细地检查数据元素的一种方式。
除了三个“实时"之外，Daivid还列举了其他七个要点，可以归纳为：
自动从数据中发现有效的信息
执行手动搜索和手动报告也会影响分析效率。 数据挖掘和预测分析工具正在快速向以下方向发展：能够将大数据用作分析数据来源的数据库，或者用作持续监视变更的数据库。所有数据挖掘工具都遵循此目标。某个人确定分析的用途，查看数据，然后开发能提供洞察或预测的统计模型。然后，需要将这些统计模型部署在大数据环境中，以执行持续评估。这部分操作应该是自动化的。
提供强大的特定报告和分析
类似于知识发现和自动化的数据挖掘，分析师需要获得访问能力来检索和汇总大数据云环境中的信息。拥有大数据报告工具的供应商似乎每天都在增多。基于云的大数据提供商应同时支持来自外部请求者的 Pig 和 HQL 语句。这样，大数据存储即可由人们使用自己选择的工具(甚至使用还未创建的工具)来查询。
提供快速构建自定义仪表板和视图的能力
像传统的商业智能项目的演化一样，当人们可以查询大数据并生成报告时，他们希望自动化该功能并创建一个仪表板，以便通过漂亮的图片反复查看。除非人们编写自己的 Hive 语句和仅使用 Hive shell，大部分工具都有使用查询语句创建类似仪表板的视图的能力。要在大数据部署中列举许多仪表板示例，目前还为时过早。一种基于商业智能历史的预测是，仪表板将成为已汇总的大数据的一个重要的内部传递工具。而且从商业智能的历史发展来看，拥有良好的大数据仪表板对于获取和保持高层领导支持至关重要。
使用普通硬件进行高效扩展，以支撑任何数据量
当使用云大数据服务时，此考虑因素更没有多少实际意义。采购、配备和部署用于存储数据的硬件是服务提供商的职责。硬件的选择应该不难。但是，值得欣慰的是，账单表明大数据适合使用普通硬件。在架构中的一些节点上，“高质量的” 服务器很有用。但是，大数据架构中绝大部分节点(存储数据的节点)都可放在 “更低质量的” 硬件上。
提供细粒度、基于角色的安全和访问控制
当非结构化数据位于关系数据中时，访问数据的复杂性可能会阻碍人们获取数据。常见的报告工具不起作用。考虑采用大数据是简化复杂访问的一个有效步骤。不幸的是，同样的安全设置通常无法从现有关系系统迁移到大数据系统上。使用的大数据越多，良好的安全性就会变得越重要。最初，安全保护可能很少，因为没有人知道如何处理大数据。随着公司开发出了更多使用大数据的分析，需要对结果(尤其是报告和仪表板)进行保护，这类似于保护来自当前关系系统的报告。 开始使用基于云的大数据，了解需要在何时应用安全性。
支持多租户和灵活的部署
云的使用带来了多租户的概念，但这显然不是内部大数据环境中的考虑因素。许多人对将关键数据放在云环境中感到不安。而重要的是，云提供了开始实现大数据项目所需的低成本和快速部署。正是由于云提供商将数据放在了具有共享的硬件资源的架构中，成本才会显著降低。上帝是公平的，将数据放在您的服务器上，由其他某个人来管理整个设置也未尝不可。但是，在大数据需求是间歇性的时候，这不是一个经济高效的业务模型。结果会产生更高的开支，因为公司将为大量空闲时间付费，尤其在实现第一个项目期间，在分析师探索、考虑和了解大数据的时候。
集成API并通过它们进行扩展
大数据是为供自定义应用程序访问而设计的。常见的访问方法使用 RESTful应用编程接口 (API)。这些 API 可用于大数据环境中的每个应用程序，用于管理性控制、存储数据和报告数据。因为大数据的所有基础组件都是开源的，所以这些 API 经过了全面地说明并且可以广泛使用。希望基于云的大数据提供商允许访问目前和未来的所有具有适当安全保护的 API。
Ⅳ 数据迁移是什么意思
数据迁移，是指将正在提供线上服务的数据，从一个地方迁移到另一个地方。按照迁移过程中业务是否中断，可以细分为离线迁移和在线迁移。根据数据所处层次，可以分为cache迁移和存储迁移；根据数据迁移前后的变化，又可以分为平移和转移。
Ⅵ 大数据在云计算中转换的4个步骤
大数据在云计算中转换的4个步骤
如今的企业必须向顾客提供始终如一的高价值体验，否则会失去顾客。他们正在求助于大数据技术。通过大数据分析，组织可以更好地了解他们的客户，了解他们的习惯，并预测他们的需求，以提供更好的客户体验。但是，大数据转换的路径并不简单。传统数据库管理和数据仓库设备变得过于昂贵，难以维护和规模化。此外，他们无法应对当今面临的挑战，其中包括非结构化数据，物联网(IoT)，流数据，以及数字转型相结合的其他技术。大数据转换的答案是云计算。参与大数据决策的IT专业人士中有64%的人表示已将技术堆栈转移到云端，或正在扩大其实施。根据调研机构Forrester公司的研究，另外23%的企业计划在未来12个月内转向云端。利用云计算的好处是显着的。调查对象最常引用的优势是IT成本较低;竞争优势;开拓新见解的能力;建立新客户应用程序的能力;易于整合;有限的安全风险;并减少时间。大数据在云端的挑战虽然云计算的好处是巨大的，但转移大数据可能会带来一些挑战：具体来说：数据集成：66%的IT专业人士表示，数据集成在公共云中变得更为复杂。安全性：61%表示关注数据访问和存储。传统设施：64%的人表示从传统基础设施/系统过渡过于复杂。技能：67%的人表示担心大数据所需技能和建设基础设施的技能。克服云计算挑战的4个步骤 组织如何克服这些挑战并将其转化为机会?以下是利用云计算进行大数据转换的四个关键步骤：(1)数据集成如果组织具有多样化且复杂的数据生态系统，那么并非所有的云或大数据技术都可以无缝地集成数据。选择需要复杂数据转换的目标技术可能并不理想。在选择任何技术之前完成数据管道分析。这样可以降低创建不连贯数据和不兼容系统的风险。(2)安全性如果组织的数据是机密和专有的，或者需要解决严格的安全和合规性要求，则可能会对数据放在云端有所担心。在这种情况下，具有高度自定义网络和加密功能的单租户的私有云解决方案可以为组织提供所需的大数据功能，以及专用环境的安全性。另外，请记住，公共云并不意味着“不安全”。AWS和微软Azure等领先供应商提供云原生安全认证解决方案，并提供包括磁盘级加密和严格的授权，以及认证技术的选项。云计算中的数据安全性正在快速成熟。许多具有严格的安全和合规要求的组织已经成功地利用公共云上的大数据技术。(3)原有传统系统从原来的传统基础架构的转型总是涉及到数据迁移，通常会涉及这三个路径的其中一个： ·提升和转移：将现有工作负载转移到云基础设施即服务，只是利用云计算，存储和网络功能，无需复杂的应用程序重写，同时提供可扩展基础架构的优势。·随着时间的推移，停用原有系统的数据：将现有数据保留在旧系统上，并将新数据直接发送到基于云计算的新平台，无需数据迁移。新功能和功能被设计为云就绪。·复杂的数据转换：这涉及数据驱动应用程序的现代化，最适用于应用程序接近生命周期。其示例包括从大型机，AS / 400和较旧的关系数据库管理系统转移到新的数据库，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大数据实现取决于不同的技能，包括开发人员，管理人员，云计算和大型数据架构师。市场对这些专家供不应求，所以组织经常要求内部人员或合同人员超越其核心能力进行工作，这会减慢实现的速度。选择以交钥匙为基础提供这些功能的供应商是更为经济的。确保它在专用环境和公其云上大规模管理多个复杂的大数据环境。结论大数据的应用已经成为许多行业的巨大差异。成功开展业务的公司已经在行业中脱颖而出，这些公司不能面对落后的风险。云计算提供了最快，最安全，最具前途的大数据转换途径。 不要担心数据集成，安全性，传统系统或技能阻止组织进行正确的移动。这些都比人们想象的要容易得多。
Ⅶ 把大数据处理的软件（如游戏、下载）转移到移动硬盘，能否有效减少对笔记本电脑）硬盘的损伤
你其实不懂这个过程的原理。硬盘只有两种状态，要么硬件损坏了，要么就是正常工作。不会因为伤到了而降低速度。挂机因为会频繁的写入硬盘，所以可能会导致硬盘损坏。增加电脑的内存对保护硬盘有很大的好处，因为可以减少访问硬盘的次数。而且硬盘只要不振动，不摔。硬盘是不娇贵的，正常的频繁的使用，三五年肯定没问题。下载用移动硬盘确实对本机的硬盘有好处，但是显然对移动硬盘是没好处的。看你是要保护哪块硬盘了。
Ⅷ 大数据迁移
大数据迁移和数据迁移两回事情。对于一个数据迁移，参考一楼回答，热数据肯定不会有迁移，这个需要一个判断策略，这里迁移的一般来说是冷数据。应该不叫迁移啦，应该是归档。不过归档就是一种迁移。
大数据本来不同于大量的数据，那么在批量迁移的过程中需要的策略和数据迁移完全的不一样。大数据在做热冷策略下做迁移，这样的迁移是被动的。主动的迁移那就是个项目，需要根据现场的情况，根据结构性和半结构还有非结构性数据的特点来做主动迁移。
Ⅸ 在大数据应用中，人事系统的服务对象重心的转移是怎么体现的
大数据应用在人力资源领域的应用已经不是什么新鲜事，人事系统加载大数据分析功能是大势所趋。通过此应用，HR将从海量数据收集处理中跳脱出来，立足企业，放眼行业，集中精力在企业战略的思考、企业人才的训练、智能工具的开发、发展数据的研究等战略性工作。
人才是企业最重要的竞争优势，为此人事系统的服务对象重心也将转移到人的身上。HR部门作为企业人员管理的最直接部门，在应用工具上也会往人员管理重心转移。例如红海云的人事系统在功能上，从招聘开始便要关注员工的整体使用感，注重员工的激励、培养和发展，利用系统的档案管理功能记录员工的在职生命周期，以人才画像和人才识别来构建企业完整的人才档案，确保企业的人才供应。
Ⅹ 大数据应用工程师是做什么的
主要是围绕数据进行工作的，统计、分析、优化等