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大数据处理一般有哪些流程?

发布时间:2021年02月24日 02:44:34 来源:环球青藤 点击量:11388

【摘要】随着互联网的开展,大数据也在逐步显示出自己的优势特色,那么关于大数据的处理流程,你知道多少呢?今天小编将为大家分享一下,大数据处理的流程,感兴趣的小伙伴们一同来看看吧!

第一,数据收集

定义:利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简略的查询和处理工作。

特色和应战:并发系数高。

运用的产品:MySQL,Oracle,HBase,Redis和 MongoDB等,并且这些产品的特色各不相同。

第二,统计剖析

定义:将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型分布式数据库 或者分布式存储集群,利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等,以此满足大多数常见的剖析需求。

特色和应战:导入数据量大,查询涉及的数据量大,查询恳求多。

运用的产品:InfoBright,Hadoop(Pig和Hive),YunTable, SAP Hana和Oracle Exadata,除Hadoop以做离线剖析为主之外,其他产品可做实时剖析。

第三,发掘数据

定义:基于前面的查询数据进行数据发掘,来满足高档其他数据剖析需求。

特色和应战:算法复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都大。

运用的产品:R,Hadoop Mahout。

关于大数据处理一般有哪些流程,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多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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