大數據的處理流程圖

Ⅰ 大數據的處理流程是

大數據處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析、數據展示/數據可視化、數據應用等環節，其中數據質量貫穿於整個大數據流程，每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。

Ⅱ 誰知道大數據分析的流程

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大版技術架權構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

Ⅲ 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

Ⅳ 大數據的處理流程包括了哪些環節

處理大數據的四個環來節自：

• 收集：原始數據種類多樣，格式、位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據並轉換成相應的格式方便處理。

• 存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。

• 變形：原始數據需要變形與增強之後才適合分析，比如網頁日誌中把IP地址替換成省市、感測器數據的糾錯、用戶行為統計等。

• 分析：通過整理好的數據分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，幫助企業決策。

Ⅳ 大數據處理的基本流程有幾個步驟

步驟一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。
步驟二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
步驟三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
步驟四：挖掘
數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

Ⅵ 大數據處理過程一般包括哪幾個步驟

大數據處理過程一把包括四個步驟，分別是
1、收集數據、有目的的收集數據
2、處理數據、將收集的數據加工處理
3、分類數據、將加工好的數據進行分類
4、畫圖（列表）最後將分類好的數據以圖表的形式展現出來，更加的直觀。

Ⅶ 大數據處理要遵循什麼流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

Ⅷ 大數據分析的流程淺析 大數據整理過程分析

大數據分析的流程淺析：大數據整理過程分析

數據整理是數據分析過程中最重要的環節，在大數據分析過程中也是如此。在小數據時代，數據整理包括數據的清洗、數據轉換、歸類編碼和數字編碼等過程，其中數據清洗占據最重要的位置，就是檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等操作。在大數據時代，這些工作被弱化了，在有些大數據的演算法和應用中，基本不再進行數據清洗了，因為大數據的多樣化使得其數據。有一定的不精確性。但數據轉換和編碼過程還是需要的。下面以大數據分析中文本分類的例子，來分析大數據整理的過程。

在本例中，以mahout為大數據分析軟體，文本分類演算法選用樸素貝葉斯演算法(new bayes)，分類對象是來自不同類別的新聞數據。

當我們使用網頁爬蟲，每小時源源不斷的從多個不同類別的新聞網站上取得數據時，取得的這些數據都是文本數據，也就是非結構化數據，這些數據是不需要進行數據清洗過程，但它們在進入到mahout實現的樸素貝葉斯演算法時，需要進行必要的數據轉換。該轉換主要分兩個步驟：

1.數據系列化

由於取得的大量的文本數據集中，每個新聞佔一個文檔，共有無數個小的文件，由於Mahout運行在Hadoop的HDFS上，HDFS是為大文件設計的。如果我們把這些無窮多個小文件都拷貝上去，這樣是非常不合適。試想：假設對1000萬篇新聞進行分類，難道要拷貝1000w個文件么?這樣會使HDFS中運行name node節點的終端崩潰掉。

因此，Mahout採用SequenceFile作為其基本的數據交換格式。其思路是：通過調用mahout內置的解析器，掃描所有目錄和文件，並把每個文件都轉成單行文本，以目錄名開頭，跟著是文檔出現的所有單詞，這樣就把無窮多個小文件，轉換成一個系列化的大文件。然後把這個大文件，再上傳到HDFS上，就可以充分發揮HDFS分布式文件系統的優勢。當然，這個轉換過程由mahout的內置工具完成，而大數據分析師這個時候只需要把所有的新聞按文件夾分好類放置好，同時運行mahout內置的解析器命令就可以了。

2.文本內容向量化

簡單地說就是把文本內容中的每個單詞(去除一些連接詞後)轉換成數據，復雜地說就是進行向量空間模型化(VSM)。該過程使每個單詞都有一個編號，這個編號是就它在文檔向量所擁有的維度。這個工作在mahout中實現時，大數據分析師也只需要執行其中的一個命令，就可以輕松地實現文本內容的向量化。

有了這些被向量化的數據，再通過mahout的樸素貝葉斯演算法，我們就可以對計算機訓練出一套規則，根據這個規則，機器就可以對後續收集的新聞數據進行自動的分類了。

從上述文本分類的大數據整理過程可以看出，大數據時代的數據整理過程不再強調數據的精確性，而強調的是對非結構化數據的數量化。當然，不同的大數據分析應用使用的演算法也不一樣，其數據整理過程也不太一樣，但從總體上看，大數據分析的數據整理區別於小數據時代的精確性，而變得更粗放一些。

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Ⅸ 大數據處理一般有哪些流程

第一，數據收集

定義：利用多種輕型資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理工作。

特色和應戰：並發系數高。

運用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，並且這些產品的特色各不相同。

第二，統計剖析

定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式資料庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲於其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的剖析需求。

特色和應戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢懇求多。

運用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線剖析為主之外，其他產品可做實時剖析。

第三，發掘數據

定義：基於前面的查詢數據進行數據發掘，來滿足高檔其他數據剖析需求。

特色和應戰：演算法復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都大。

運用的產品：R，Hadoop Mahout。

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