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如何进行大数据处理?

发布时间:2021年01月10日 03:02:13 来源:环球青藤 点击量:31

【摘要】大数据处理流程主要包含数据搜集、数据预处理、数据存储、数据处理与剖析、数据展示 数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。

大数据处理之一:收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据,而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业,在大数据的收集进程中,其主要特色和应战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二:导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库,但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或许分布式存储集群,而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会到达百兆,甚至千兆等级。

大数据处理之三:核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库,或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等,以满足大多数常见的剖析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及根据 MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四:发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算,然后起到预测(Predict)的作用,然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂,并 且核算触及的数据量和核算量都很大,常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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