大数据平台Hadoop：Hadoop大数据处理流程

目前来说，Hadoop是相对成熟且应用比较广泛的大数据平台之一，基于Hadoop来搭建大数据平台，是很多企业的选择，实现在Hadoop平台上进行开发和运行处理海量数据。那么大数据平台Hadoop作为现在的主流的选择，它一般是怎样处理数据的呢？

大数据平台Hadoop，其实完全可以理解为一个数据管理系统，通过这个平台可以实现数据采集、数据存储、数据建模、数据分析、数据可视化等一系列流程。


Hadoop大数据生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等多个组件，通过这些组件的共通开发运用，可以完成一整个完整链条的数据处理。

数据采集，是企业做大数据的前提，数据从哪里获取，这是关键，业务系统、前端运营的APP等平台、业务日志和互联网数据等，这都都可以作为数据来源。

数据存储，主要涉及到数据仓库，需要在数据仓库里解决数据质量的问题，对数据进行清洗，为下一步的数据分析和建模做好准备。

数据建模，需要完成数据检验、数据重构、数据指标建模的过程。数据集合数据仓库都需要支撑业务，梳理业务核心指标、分层建立数仓分层结构。

数据分析，通过上面的一系列流程，这里才真正到达数据分析层面，基于业务部门的数据需求和基于数据建模很多工作已经完成，可以通过数据仓库开发出固定的报表，或者通过查询工具来实现。

数据可视化，数据分析完成之后的成果，需要通过数据可视化来进行展示，可以自己开发图形化界面，也可以购买商业软件来显示。需要注意的是，所有的数据计算和逻辑运算都在数据分析时全部作完，数据可视化阶段不要再进行任何的计算和处理，可以大大提升效率。

大数据平台Hadoop，作为目前主流运用的大数据平台，不管是在功能上，还是在技术上，都已经到了相对成熟可靠的阶段了，目前国内外的大公司带搭建数据平台时，都会基于Hadoop去开发，这是有道理的。成都加米谷大数据，大数据专业培训，大数据技术分享，课程详情可联系客服了解！