本篇文章给大家谈谈挖掘区块链数据的难点是，以及区块链技术的关键点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
区块链目前面临的挑战有哪些
现阶段，区块链领域的应用项目主要分为两个方面：一是与区块链技术较为匹配的新商业模式，比如跨境支付、供应链金融、产品溯源等等场景；二是基于已有中心化业务进行改革的应用，即利用Token的经济激励机制。
随着技术的发展，该领域应用项目的数量正迅速膨胀，不少人认为2018年将会是区块链真正与实体经济结合并爆发的一年。不过区块链技术当前仍处于早期发展阶段，面临着包括监管环境、人才匮乏、技术认知等方面的挑战。
从技术层面来看，将区块链技术应用至实际行业场景中，需要解决交易速度、数据共识、节点维护等问题。当前比特币网络每秒仅能处理七笔交易，而较为领先的超级账本技术也只能达到200到300笔的水平；这与每秒上万笔交易处理能力的中心化系统相比，还有一大段距离。此外，目前领域内缺乏相关激励机制，使得参与节点间较难有序运行。从监管层面来看，虽然大部分国家都积极拥抱区块链技术，但是现阶段还未有较为完善的监管法规及行业标准。而不适当的监管措施，或许会阻碍着这类新兴技术的创新发展。
受到底层技术有待进一步成熟、智能合约公链平台缺乏、各类Token生态兼容不足、政府监管不明等等多方面因素的影响；现阶段区块链应用项目的落地较为缓慢，同时还呈现出项目质量良莠不齐的情况。为此分析人士表示，相较于通用型区块链，短期内将得到突破的或许是面向特定场景及应用的聚焦式区块链。
大数据和区块链两者之间有个共同挖掘区块链数据的难点是的关键词挖掘区块链数据的难点是：分布式挖掘区块链数据的难点是，代表了一种从技术权威垄断到去中心化挖掘区块链数据的难点是的转变。
分布式存储：HDFS vs. 区块
大数据挖掘区块链数据的难点是，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，能够弹性扩张存储容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。另外，大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力，因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS，还有HBase和Kudu等存储架构。
区块链，是比特币的底层技术架构，它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构，通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说，区块链技术也是一种特定的数据库技术。由于去中心化数据库在安全、便捷方面的特性，很多业内人士看好其发展，认为它是对现有互联网技术的升级与补充。
分布式计算：MapReduce vs. 共识机制
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的分布式计算能力。节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。Google和Hadoop的MapReduce是这种分布式计算技术的代表，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。现在，除了批计算，大数据还包括了流计算、图计算、实时计算、交互查询等计算框架。
区块链的共识机制，就是所有分布式节之间怎么达成共识，通过算法来生成和更新数据，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例，采用的是“工作量证明”(Proof Of Work，简称POW)，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。
1.性能问题
体积问题
区块链对数据备份的要求对存储空间提出挑战。区块链要求在一笔交易达成后向全网广播，系统内每个节点都要进行数据备份。
以比特币为例，自创世区块至今的区块数据已经超过 60GB，并且区块链数据量还在不断增加，这将给比特币核心客户端的运行带来很大挑战。
处理速度问题
比特币区块链目前最高每秒处理 6.67 笔交易，一次确认时间大约为 10 分钟，容易造成大量交易的堵塞延迟，可能会限制小额多次交易和对时间敏感度较高交易的应用。
尽管目前有了一些克服手段，但全面解决交易效率的方法仍然亟待发掘 。
耗能过高
第三，挖矿过程中的算力并不产生额外的实际社会价值，还会浪费大量的电子资源，随着比特币的日益普及，区块链逐渐成为高耗能的资本密集型行业。
2.中心化问题
节点的不平等
第一，理论上，分布式网络中每个节点应当被平等对待，但是为了挖矿获得回报，各节点可能会增加算力进行硬件竞赛，从而导致节点的不平等，破坏区块链记账权的随机性。
产业化、规模化挖矿产生了矿池
理论上如果矿池通过共谋掌握 51% 以上的算力进行系统供给，就可以实现双重支付，实际过程中尽管其成本远超收益，但不能否认合谋供给存在的可能性。
3.隐私安全问题
私钥容易被窃取
第一，目前区块链采用的是非对称密钥机制，尽管具有很高的安全性，但是私钥保存在用户本地，容易被黑客窃取。
区块链数据的透明性容易造成隐私泄露
公有链中每个参与者都可以获得完整的数据备份，整个系统是公开透明的，比特币通过隔断交易地址和持有人真实身份的关联保护隐私。
当区块链需要承载更多的业务时，节点如何验证信息执行命令就需要更多的考虑。
4.升级和激励问题
公有链中参与节点的数量庞大
无论是升级还是修复错误都无法关闭系统集中进行，可能需要考虑放松去中心化的问题。
各个节点之间存在着竞争博弈
要求激励相容机制的完善，如何使去中心化系统中的自利节点能够自发开展区块数据验证及记账工作，并设计合理的惩罚函数抑制非理性竞争，是区块链面临的另一挑战。
数据采集和分析的困难是：
1、信息系统的数据无法导出和备份。有的软件没有数据导出和备份功能，信息系统的操作及管理人员没有权限登录后台数据库，无法采集数据。
2、信息系统没有数据库结构和数据字典。有的信息系统没有单独的数据结构表，不能提供数据库结构和数据字典。
3、不同种类不同版本的软件在后台数据库配备和数据结构方面各不相同，有些系统的数据库还采取特别加密，使软件无法访问系统的资料，电子资料的获取成了计算机审计发展的瓶颈。
扩展资料：
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
参考资料：百度百科-数据分析
维护成本非常高：
传统的中心化数据库只需要写入一次，而区块链需要被写入成千上万次；传统的中心化数据库只需要检验一次数据，区块链需要对数据进行成千上万次检验；传统的中心化数据库只需要传输一次数据就可以储存，区块链需要将数据传输成千上万次。
激励结构很难设计：
如何确保奖励与网络目标一致？为什么节点会保留或更新数据？当两段数据冲突时，是什么使它们选择一段数据而不是另一段数据？这些问题都都还有待探索、解答，区块链不仅需要在开始时保持一致，还需要在未来的所有时间节点上保持一致。
所有的升级都是自发的：
区块链最重要的一点在于它不是在单个实体的控制之下，不可能强制升级。所有的升级都必须向后兼容。这显然是相当困难的，尤其是如果你想要添加新特性，以及从测试的角度考虑时会更加困难。软件的每个版本都为测试矩阵添加了很多内容，并延长了发布时间。
扩展很困难
扩展的困难程度至少比传统的中心化系统高出几个量级。同样的数据必须存在于成百上千个地方，而不是在一个单一的地方。传输、验证和存储的成本是巨大的，因为必须用支付数据库中的每一个独立节点的成本，来代替传统的中心化数据库中只支付一次的成本。
以上所有导致区块链至今没有杀手级的应用（比特币除外）
援引自：为什么说区块链没那么简单
关于挖掘区块链数据的难点是和区块链技术的关键点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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