一.大数据是什么

大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据首先是指数据体量(volumes)大指代大型数据集，一般在 10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形了 PB 级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

基于此背景，在未来几年内大数据技术将不断革新，日趋强大，市场前景也是一片大好，随之踊跃出一大批以"大数据分析平台展示"的互联网公司，其中帆软finebi的产品尤为突出。

二.帆软finebi基于大数据的spinder

1.FineBI Spider 高性能计算引擎，以轻量级的架构实现大数据分析

• 存储高压缩：先进列式存储，大幅降低磁盘 IO，强大的数据压缩，让数据占用存储空间大幅降低，节省磁盘空间。
• 本地与直连双模式切换：支持本地与直连双模式切换，可以依托数据库的计算性能实现前端的快速展现和分析。

2.FineBI Spider 引擎支持实时数据与抽取数据两种模式，更可无缝切换

• 抽取数据：提供基于索引的高效计算引擎，通过数据预加载，支撑前端快速数据分析，适用于实时性要求不高的大数据分析场景，含多种数据计算。
• 实时数据：直接对接读取企业的数据库表进行分析，适用于对实时性要求较高的大数据分析场景。

3.FineBI Spider 引擎的高性能可轻松实现亿级以内的数据秒级呈现

大数据测试场景举例（1 亿条数据量）：分组汇总（含第三方对比）

大数据测试场景举例（1 亿条数据量）：控件过滤

4.FineBI Spider 引擎支持灵活的数据更新策略，让数据准备更加高效

三.项目实践

通过FineBI Spider引擎进行前期的数据导入，数据清洗和数据加工，然后通过仪表板组件可视化分析功能，快速完成各类维度和指标的数据管理驾驶舱的布局组合分析。从而实现晋城高速综合管控大数据展示平台。

四.总结

无性能，不数据。无论是大数据还是小数据，都必须有高性能做支撑。帆软FineBI在产品的稳定性，以及并发数、超大数据量处理上，都有着绝佳的表现，这都归功于帆软 FineBI所采纳的性能处理方案。帆软FineBI的 Spider 计算引擎可以预先抽取数据进行离线计算，来支撑快速灵活的前端分析给用户极佳的性能体验。这稳定地支撑着帆软大数据平台展示技术和帆软可视化数据平台。

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