随着互联网发展，大数据处理流程成为关键。首先，数据通过轻型数据库如MySQL、HBase等进行采集，面对高并发挑战。其次，使用InfoBright、Hadoop等进行统计分析，处理大量导入数据并满足查询需求。最后，借助R、Hadoop Mahout等工具进行复杂的数据挖掘，应对大规模计算任务。
随着互联网的发展，大数据也在逐渐彰显出自己的优势特点，那么关于大数据的处理流程，你是否了解?
第一，数据采集
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单的查询和处理工作。
特点和挑战：并发系数高。
使用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特点各不相同。
第二，统计分析
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分析需求。
特点和挑战：导入数据量大，查询涉
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
