區塊鏈基于大數據 這觀點你怎么看_INK:FLUR

也許你們還不知道，現在已經是一個用數據說話的年代了，那么區塊鏈就是最好的例子，因為區塊鏈基于大數據，這個觀點你認同嗎？區塊鏈基于大數據1.區塊鏈技術區塊鏈角色更多關注全節點作為數據源提供方，依賴區塊鏈技術的分布式、公開透明、可追溯、不可篡改等特征，同時結合數據分布式存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等多種技術融合形成的區塊鏈創新應用模式。

在區塊鏈瀏覽器的整體架構中，區塊鏈作為數據源存在的挑戰與傳統大數據進行ETL比較。

多幣種主鏈數據組織差異大，在眾多主鏈數據持有能力上，需要思考如何在系統架構上提出能夠保證通用結構復用，又要兼顧多主鏈個性化靈活支持的需求。同時，理解區塊鏈全節點數據的業務特征、不同版本之間差異、分叉對不同高度的解析細節上在研發周期中占用較大比重。

微眾銀行副行長：DDTP利用區塊鏈等技術可有效應對可信傳輸、安全存儲、協同生產三大難題:10月26日消息，在由萬向區塊鏈實驗室主辦的2021第七屆區塊鏈全球峰會上，微眾銀行副行長兼首席信息官馬智濤表示，我們近期提出了倡議——分布式數據傳輸協議（DDTP）Distributed Data Transfer Protocol。這和美國的DTP有兩方面很重要的差別：第一，是分布式的，沒有任何中心機構進行運作；第二，并不是單一的項目，不是Project，是Protocol，是協議，希望它成為通用協議，讓具有大量數據的提供者，以及有很多應用場景的數據接收方，能通過用戶本身的授權進行數據傳輸。在過程中因為用了區塊鏈、云計算、AI能力注入進來，可以非常有效地應對解答可信傳輸、安全存儲、協同生產三大難題。[2021/10/26 20:58:16]

以往大數據架構不需要太多的關注數據業務本身涵義，更多聚焦在數據流轉、計算、存儲，而區塊鏈則需要對業務了解放在首位，起點較高。

美國空軍與Fluree簽訂合同，將在LevelUP應用區塊鏈技術:美國空軍已經與區塊鏈初創公司Fluree簽訂一份后續合同，在新軟件網絡武器工廠LevelUP中使用其加密安全數據庫工具。Fluree聯合首席執行官Brian Platz在接受《空軍》雜志采訪時表示，這份此前未被報道的合同是在6月份簽訂。新合同的金額未披露，是美國空軍朝著將尖端但大肆宣傳的區塊鏈技術從實驗室推向戰場邁出的最新一步。

據此前報道，美國空軍在2月份表示將試驗基于區塊鏈的數據庫，獲得許可的區塊鏈分類帳來自北卡羅來納州初創企業Fluree PBC，該公司公布了與政府間的合同。（Airforcemag）[2020/7/18]

2.大數據技術

在OKLink區塊鏈瀏覽器上，大數據聚焦在區塊鏈數據源解析之后，推送到Kafka消息隊列后續，對數據進行統計分析，實時計算和離線計算部分。

美股區塊鏈概念股漲跌各異:今日美股收盤，美股區塊鏈概念股漲跌各異。柯達收漲8.54%，埃森哲收漲3.6%，Overstock.com收漲9.09%，Riot Blockchain收跌3.74%，Marathon Patent收跌4.17%，Square收漲3.8%。[2020/4/10]

同時，在瀏覽器前端展示ToC提供線上檢索服務和對不同的數據應用放提供ToB的API訪問方式。

當然，區塊鏈瀏覽器中大數據的實踐和傳統互聯網大數據有著較為明顯區分特征，下面逐一說明：

A）數據中臺

區塊鏈大數據更加側重數據中臺的角色，而不是傳統的后臺提供數據分析、離線計算的位置。之所以在數據中臺委以重任，是需要更快、更為靈活的交付用戶數據。

聲音 | 百度金融區塊鏈負責人李豐：近期區塊鏈概念股大漲主要是在炒作:4月15日消息，在首批區塊鏈備案信息發布后，百度金融區塊鏈負責人李豐表示，希望更多真正有價值的應用和場景能夠凸顯出來、成熟起來，“現在能看到的基本都是集中在探索階段”。對于近期區塊鏈概念股大漲背后的原因，李豐直言，“除了炒作沒看到實質（因素）推動”。[2019/4/15]

所以查詢快是OKLink的一大亮點，要提供區塊鏈數據的快速交付，需要在數據解析到流轉、計算存儲、查詢4個方面整個鏈路做全方面的優化，整體協作來完成快速交付。

時效性在區塊鏈對ToB方面至關重要，ms級別的先機會對類似量化交易及時做出預判，類似傳統意義提到的時間就是金錢，唯快不破。

B）數據弱化分區特征

在互聯網等傳統大數據進行存儲，一般會對數據按照日期進行一級分區，對于數據進行分布式存儲和計算在MPP架構中應用非常嫻熟，數據可以根據使用情況做熱數據、溫數據、冷數據處理分層Cache、歸檔等處理。

而區塊鏈大數據存儲在業務層面需要時刻準備交付，即數據可以理解均為熱點數據，例如按照地址檢索交易記錄，即便較久交易也需要實時交付。

同時，時間維度在做區塊鏈的業務場景應用中不重要，反而區塊高度、交易Hash、地址等維度命中率在大部分場景下有較多應用。

在架構層面，滿足弱化分區特征，需要實現索引和數據的異構引擎配合存儲和計算，在服務層面需要做到數據一致性、檢索過程業務透明、新增索引項靈活配置、熱部署等工程方面挑戰。

C）流批處理

流批處理指的是區塊鏈計算指標需要結合歷史的統計信息和當前的實時數據做更新，例如地址的累計交易金額=歷史累計交易金額+當前交易金額。

前面提到如果大數據處于后臺角色，可以完全通過離線計算批處理的方式進行統計，這樣的方式即保證了準確性，又相對保險，但在時間上會有滯后。而作為數據中臺能快速準確交付用戶信息，這里需要歷史聚合數據和當前變更數據做實時計算。

這種場景最大的挑戰是數據指標的冷啟動+實時計算結合，并且一個指標從定義到交付更為靈活，就需要在架構設計上支持配置化的指標定義，而非CasebyCase的定制開發。

OKLink實時計算平臺“閃電”中采用Flink作為流批數據計算的架構選型，支持靈活定義Source數據源、ETL數據上下游銜接和靈活定義Sink輸出。在存儲方面借助HBase存儲滿足實時更新和按照Key檢索，歷史聚合信息計算結果存儲在HBase，并且記錄歷史截止交易高度，閃電平臺敏銳察覺數據變更并且延續后續實時計算過程。

D）數據補償機制

即當線上數據出現問題之后，如何能夠快速修正數據。一般來說，數據出現問題的原因包括：計算邏輯變更、數據解析bug、區塊分叉、數據延遲交付等因素。

這些因素雖然在瀏覽器上線后出現的頻率較低，但是每次出現人工處理成本較高，主要表現在處理時間、人工核驗的質量參差不齊。

數據補償機制是數據質量保證重要的途徑，可以滿足數據的最終一致性需求。數據補償的處理步驟可以歸納為識別壞數據、定位數據源、清理目標寫入、數據重計算四個部分，因為針對不同的數據源處理步驟大同小異，所以非常適合工程化方案解決。

當前這里面也存在一些挑戰，比如壞數據出現位置監控與定位、已寫入引擎數據識別和清楚、修正補丁熱部署熱加載避免停服、旁路數據修正等。

E）新數據頻繁變更

數據變更在互聯網場景更多體現在OLTP數據庫中，而在OLAP場景下更多為沉淀數據，追加較多變更非常少。

頻繁變更帶來的問題是數據碎片化嚴重、標記刪除和定期歸檔工程化較為復雜，目標存儲引擎支持更新，同時如果支持冪等性業務操作，還需要識別已寫入數據哪些是覆蓋想，哪些是刪除項。

所以說這個區塊鏈基于大數據，這話不摻假吧。有一天你能成功的滲透區塊鏈這個詞語的意思，你離發達也就不遠了。

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