大数据处理：通用的大数据处理流程解析

大数据发展面临的关键性问题，其实就是对于海量数据的处理，不管是哪个行业，大体量的数据处理，都需要遵循一定的流程，逐步完成数据处理分析的任务。基于现在行业当中比较通用的大数据处理流程，下面我们来做一个详细的了解。


大数据处理，其实在实际的操作当中的处理方法很多，但是比较通用的处理流程，可以概括为四个阶段，分别是数据采集、数据导入和预处理、数据统计分析、数据挖掘。

大数据处理第一步：数据采集

数据采集涉及到通过多个数据库来接收各个端口传回的数据，并且用户还能通过数据库实现简单的查询和处理工作。

数据采集阶段非常关键的就是数据库，在大数据采集的过程中，数据库面临高并发的数据，可能有成千上万的用户同时进行访问和操作。比较典型的例子就是火车站售票和淘宝购物，同时并发的用户访问在峰值时可能达到上百万，需要部署大量的数据库才能支撑，并且还要考虑数据库之间的负载均衡和分片设计。

大数据处理第二步：数据导入及预处理

采集好的数据，存在于多个数据库当中，但是要对这些数据进行分析，还需要先将这些数据导入到分布式数据库当中，然后再原始数据的基础上，可以进行简单的数据清洗和数据预处理。

数据导入及预处理的难点，主要在于需要导入的数据量大，对分布式文件系统要求稳定高效。

大数据处理第三步：数据统计分析

数据统计分析主要基于分布式数据库来进行，对存储在其中的数据进行基本的分析和分类汇总，基于实际的数据处理需求，可能会涉及到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright，对于半结构化或者非结构化的数据，则主要基于Hadoop。

大数据处理第四步：数据挖掘

数据挖掘，则是基于数据库中的数据进行各种算法的计算，从而实现一些高级的数据分析需求。比较典型的数据挖掘算法，包括用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

以上就是关于目前主流的通用大数据处理流程的一些分析了。大数据处理和分析，是大数据价值挖掘的重要环节，通过高效的大数据处理，能实现更准确更高效的数据价值挖掘，将这些价值运用到实际业务，能创造更大的实际价值。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，数据分析与挖掘2020春季班正在招生中，课程详情可联系客服获取！