区块链:区块链基于大数据 这观点你怎么看

也许你们还不知道，现在已经是一个用数据说话的年代了，那么区块链就是最好的例子，因为区块链基于大数据，这个观点你认同吗？区块链基于大数据1.区块链技术区块链角色更多关注全节点作为数据源提供方，依赖区块链技术的分布式、公开透明、可追溯、不可篡改等特征，同时结合数据分布式存储、点对点传输、共识机制、加密算法等多种技术融合形成的区块链创新应用模式。

在区块链浏览器的整体架构中，区块链作为数据源存在的挑战与传统大数据进行ETL比较。

多币种主链数据组织差异大，在众多主链数据持有能力上，需要思考如何在系统架构上提出能够保证通用结构复用，又要兼顾多主链个性化灵活支持的需求。同时，理解区块链全节点数据的业务特征、不同版本之间差异、分叉对不同高度的解析细节上在研发周期中占用较大比重。

A股开盘：深证区块链50指数下跌0.37%:金色财经消息，A股开盘，上证指数报3436.73点，开盘下跌0.16%，深证成指报13933.88点，开盘下跌0.26%，深证区块链50指数报3963.37点，开盘下跌0.37%。区块链板块开盘下跌0.12%，数字货币板块开盘下跌0.12%。[2020/12/4 23:04:33]

以往大数据架构不需要太多的关注数据业务本身涵义，更多聚焦在数据流转、计算、存储，而区块链则需要对业务了解放在首位，起点较高。

2.大数据技术

在OKLink区块链浏览器上，大数据聚焦在区块链数据源解析之后，推送到Kafka消息队列后续，对数据进行统计分析，实时计算和离线计算部分。

Pantera Capital前合伙人推出新基金，专注于区块链投资机会:加密投资公司Pantera Capital的前合伙人Paul Brodsky已离职，并推出了一只专注于加密货币和传统资产波动性的对冲基金。据知情人士透露，Brodsky的新基金PostModern Partners将于2021年开放，专注于高风险、高回报的区块链投资机会。该消息人士称，它将只对合格投资者开放，而且只对那些能够承受可能出现的市场大幅下跌的投资者开放。

据悉，该基金是在Brodsky加入Pantera Capital三年后成立的。CoinDesk获得的组织文件显示，PostModern将交易各种高流动性资产类别，特别关注高增长、波动剧烈的加密货币。（CoinDesk）[2020/9/24]

同时，在浏览器前端展示ToC提供线上检索服务和对不同的数据应用放提供ToB的API访问方式。

动态 | 报告：全球航空区块链市场将在2018年至2028年期间强劲增长:ResearchAndMarkets发布“全球航空区块链市场分析与趋势-至2028年的行业预测”报告，报告指出，全球航空区块链市场将在2018年至2028年期间强劲增长。市场正在见证的一些突出趋势，包括区块链分析的出现、区块链与其他即将到来的航空技术的集成以及物联网的日益普及。（BusinessWire）[2020/2/19]

当然，区块链浏览器中大数据的实践和传统互联网大数据有着较为明显区分特征，下面逐一说明：

A）数据中台

区块链大数据更加侧重数据中台的角色，而不是传统的后台提供数据分析、离线计算的位置。之所以在数据中台委以重任，是需要更快、更为灵活的交付用户数据。

加拿大央行和多伦多证券交易所经测试认为区块链可以用于即时证券结算:据cointelegraph引用路透社的报道，加拿大央行、多伦多证券交易所运营商TMX集团以及非营利组织Payments Canada完成对区块链的测试，认为区块链可以用于即时的证券结算。这三家公司得出结论，通过使用区块链技术，现金和资产都可以被有效地“标记”。Payments Canada公司总裁兼首席执行官Gerry Gaetz向路透社表示，在证券结算中使用区块链技术是前所未有的，这能够直接将现金从买家手中转移到卖家手中，从而能够即时清算。不过，加拿大银行高级特别董事Scott Hendry对该系统在成本节约方面是否具有优势表示怀疑。[2018/5/12]

所以查询快是OKLink的一大亮点，要提供区块链数据的快速交付，需要在数据解析到流转、计算存储、查询4个方面整个链路做全方面的优化，整体协作来完成快速交付。

时效性在区块链对ToB方面至关重要，ms级别的先机会对类似量化交易及时做出预判，类似传统意义提到的时间就是金钱，唯快不破。

B）数据弱化分区特征

在互联网等传统大数据进行存储，一般会对数据按照日期进行一级分区，对于数据进行分布式存储和计算在MPP架构中应用非常娴熟，数据可以根据使用情况做热数据、温数据、冷数据处理分层Cache、归档等处理。

而区块链大数据存储在业务层面需要时刻准备交付，即数据可以理解均为热点数据，例如按照地址检索交易记录，即便较久交易也需要实时交付。

同时，时间维度在做区块链的业务场景应用中不重要，反而区块高度、交易Hash、地址等维度命中率在大部分场景下有较多应用。

在架构层面，满足弱化分区特征，需要实现索引和数据的异构引擎配合存储和计算，在服务层面需要做到数据一致性、检索过程业务透明、新增索引项灵活配置、热部署等工程方面挑战。

C）流批处理

流批处理指的是区块链计算指标需要结合历史的统计信息和当前的实时数据做更新，例如地址的累计交易金额=历史累计交易金额+当前交易金额。

前面提到如果大数据处于后台角色，可以完全通过离线计算批处理的方式进行统计，这样的方式即保证了准确性，又相对保险，但在时间上会有滞后。而作为数据中台能快速准确交付用户信息，这里需要历史聚合数据和当前变更数据做实时计算。

这种场景最大的挑战是数据指标的冷启动+实时计算结合，并且一个指标从定义到交付更为灵活，就需要在架构设计上支持配置化的指标定义，而非CasebyCase的定制开发。

OKLink实时计算平台“闪电”中采用Flink作为流批数据计算的架构选型，支持灵活定义Source数据源、ETL数据上下游衔接和灵活定义Sink输出。在存储方面借助HBase存储满足实时更新和按照Key检索，历史聚合信息计算结果存储在HBase，并且记录历史截止交易高度，闪电平台敏锐察觉数据变更并且延续后续实时计算过程。

D）数据补偿机制

即当线上数据出现问题之后，如何能够快速修正数据。一般来说，数据出现问题的原因包括：计算逻辑变更、数据解析bug、区块分叉、数据延迟交付等因素。

这些因素虽然在浏览器上线后出现的频率较低，但是每次出现人工处理成本较高，主要表现在处理时间、人工核验的质量参差不齐。

数据补偿机制是数据质量保证重要的途径，可以满足数据的最终一致性需求。数据补偿的处理步骤可以归纳为识别坏数据、定位数据源、清理目标写入、数据重计算四个部分，因为针对不同的数据源处理步骤大同小异，所以非常适合工程化方案解决。

当前这里面也存在一些挑战，比如坏数据出现位置监控与定位、已写入引擎数据识别和清楚、修正补丁热部署热加载避免停服、旁路数据修正等。

E）新数据频繁变更

数据变更在互联网场景更多体现在OLTP数据库中，而在OLAP场景下更多为沉淀数据，追加较多变更非常少。

频繁变更带来的问题是数据碎片化严重、标记删除和定期归档工程化较为复杂，目标存储引擎支持更新，同时如果支持幂等性业务操作，还需要识别已写入数据哪些是覆盖想，哪些是删除项。

所以说这个区块链基于大数据，这话不掺假吧。有一天你能成功的渗透区块链这个词语的意思，你离发达也就不远了。

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