大数据模型的介绍

1，SOA模型

SOA即面向服务的体系结构，是一个组件模型，将应用程序的不同功能服务，通过这些服务之间定义良好的接口和约定联系起来。接口是基本采用中立的方式定义，独立于实现服务的硬件平台、操作系统与编程语言。因此在不同的系统中的服务采用一种统一与通用的方式交互。SOA有数据即服务(DiaS)、物理层次结构与架构组件三个中心模板。其中数据即服务模型阐述了数据提供给SOA组件的过程。物理模型数据是存储和存储的层次图传送到SOA数据存储器上的过程，架构模型阐述数据、数据管理服务与SOA组件相互关系。SOA数据关系的三个不同模型如何处理管理大数据、云数据与数据层次结构，决定了以数据为中心的SOA还是以SOA为中心的数据。

2， Hadoop

Hadoop是指在对大型数据集进行扫描中，采用了一个高度可扩展的分布式批量处理的系统，产生结果。Hadoop项目一般包括三部分:Hadoop Distributed File System(HDFS)Ha-doopMapReduce编程模型和Hadoop Common。Hadoop平台是操作非常大型数据集的强大工具。为了抽象Hadoop编程模型的一些复杂性，已经出现Pig、Hive和Jagl等多个在Hadnop之上运行的应用开发语言。

3， Streams

IBM infosphere Streams简称Streams，有能力操控致据流的运算符在数据流过时，对其执行动态分析。当数据流过这些分析组件后，Streams提供的运算符将致据存储至相应位置，如果通过动态分析出某些数据后认定毫无价值，则会摒弃这些数据。一般会认为Streams与复杂事件处理系统具有非常相似的地方，Streams的设计比复杂事件处理系统更具有可扩展性，而且相比其他系统支持的效据流量多得多，除此，Stream还具有更高的企业级特性，一般有高可用性、高级调度及丰富的应用程序开发工具包。