大数据的常见处理流程

摘要: 具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,笔者总结了一个基本的大数据处理流程(图1),并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。
关键词: 大数据

    具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,笔者总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。

    采集

    大数据
的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

    在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

    导入/预处理

    虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,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,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。

    导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

    统计/分析

    统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

    统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

    挖掘

    与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

    该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,还有,常用数据挖掘算法都以单线程为主。

(责编:fanwei)

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### 大数据处理的基本流程 大数据处理通常涉及多个阶段,这些阶段共同构成了完整的数据生命周期管理。以下是基于常见实践的大数据处理基本流程: #### 数据采集 数据采集是从各种来源收集原始数据的过程。这可能包括日志文件、传感器数据、社交媒体平台以及其他结构化或非结构化的数据源[^1]。 #### 数据存储 一旦数据被采集到系统中,就需要对其进行高效存储以便后续分析。现代技术栈提供了多种解决方案来满足不同规模的数据需求,例如分布式文件系统HDFS或者云存储服务AWS S3等工具可以用于规模数据集的持久保存。 #### 数据预处理 为了提高数据分析的有效性和准确性,在正式进入计算之前往往还需要执行一系列操作以清理并转换原始输入材料成为适合进一步加工的形式;此环节涵盖了缺失值填补、异常检测以及特征工程等内容。 #### 数据计算/分析 这是整个工作流的核心部分之一,在这里通过应用统计学方法论或是机器学习算法模型针对目标业务场景提出洞察见解。MapReduce框架就是一种广泛应用于批处理任务中的经典范式例子。 #### 结果展示与决策支持 最后一步则是将所得结论可视化呈现给最终用户群体——无论是商业管理者还是科研人员都能据此做出更明智的选择判断依据图表报告等形式直观理解复杂模式趋势变化规律特点所在之处。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 假设我们有一个CSV文件作为我们的数据源 data = pd.read_csv('example.csv') # 数据预处理示例:标准化数值型列 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data[['feature_1', 'feature_2']]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_data, data['target'], test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ```
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