近日，Precog宣布了他們的大數據倉儲和分析服務，該服務負責處理數據的抓取、變換分析和可視化等過程，以及服務運行所基于的基礎架構。不過，這一服務也通過RESTful API預留了各種開放的訪問點，支持開發者和數據科學家控制整個過程。

Precog可以從各種數據源抓取輸入數據，其中包括SQL數據庫、Amazon S3、Hadoop、MongoDB、客戶端Web應用和后端服務器等。RESTful API支持開發者從外部源（如Twitter或Facebook）、CSV文件或移動設備抓取數據。抓取的數據保存到一個叫做PrecogDB的定制數據庫中，而且我們還可以使用人群統計、態度、位置和其他信息使數據更為豐富。

之后，數據可以通過多種手段加以分析，比如通過一個API，或是利用客戶庫（JavaScript，PHP），或者使用Labcoat（一種支持使用Quirrel這種聲明式查詢語言進行數據分析的IDE）。開發者可以創建自己的數據抓取、強化和分析模塊，甚至可以將這些模塊拿到市場上銷售。

Precog能夠將整個過程運行在不同的云供應商之上——如Amazon EC2和SoftLayer——以便增加系統的彈性和正常運行時間。

在InfoQ進行的一次采訪中，Precog的CEO和創始人John A. De Goes解釋到：

“（系統的）架構與數據庫分析有些相似，比如都包括面向列的存儲；但是其區別在于，前者支持完全異構的、非規范化的數據，通過對Quirrel的支持，相對于使用RDBMS進行分析，使用這種類似于“面向大數據的R”的語言，你能夠很方便地執行很多更為高級的計算。”

PrecogDB是該平臺的核心，它是一種用Scala編寫的、面向列的數據庫，運行在JVM上，它也為數據捕獲和分析進行了優化。據De Goes介紹，PrecogDB中可以保存“測量數據，如點擊、購買、尺寸、Twitter數據，或是收集自其他各種活動的日志信息”。他還補充 道，“Precog尚不能存儲大塊的非結構化數據，盡管在生物信息學和其他一些領域的應用的確有這種需求。不過這一功能已經在我們的路線圖上了。”

至于Quirrel——這種由Precog實現的統計查詢語言，De Goes談到：“Quirrel很多方面都與R編程語言比較相似。像R一樣，Quirrel也是為高級的分析與統計而設計的。但與R不同的 是，Quirrel并非圖靈完備的語言，它是純聲明式的，利用它更容易高效地在大規模集群的機器中分發Quirrel查詢（這也使Quirrel比R更容 易學習）。”

PrecogDB有一些“用于常見的分析與統計計算的內置例程”，它還提供了一個“細粒度的、基于能力的安全模型，支持來自移動設備或Web的應用程序通過RESTAPI直接訪問其功能”。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Precog：大数据分析即服务的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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