大數據處理的基本方法

1. 大數據分析的基本方法有哪些

1.可視化分析

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. 數據挖掘演算法

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. 預測性分析能力

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. 語義引擎

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. 數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

2. 「大數據」時代下如何處理數據

現在科技發達有許多能把復雜的東西用一個小工具就能做好，科技的進步我們也要進步，要適應社會的發展，跟著時代走，學會先進的工具，就會簡化我們的生活，為了更方便的處理方法，你還在等什麼呢？

在工作當中經常遇到數據統計，在以前計算和整理數據需要很長的時間，浪費時間就算了，還可能把數據整理錯了，錯誤的數據交上去的話，會給你所在公司造成損失的，這種錯誤是經常出現的，不但費時費力，好吃力不討好的工作。

當然了，現在科技這么發達，就有了許許多多的電子產品出現，它們可以幫助你解決難題。比如大數據如何處理吧，大數據就是因為數據太多，太復雜，所以計算和整理起來有些困難。

不要擔心他的麻煩，因為我們有Excel表格。這個表格包含很多東西，大數據通過一定的方法，幾分鍾就可以求出你幾天來的成果，而且它是比較可靠准確的。

節省了寶貴的時間，這樣公司也不會擔心數據有誤了。學好Excel很重要，現在大學生都會學計算機應用基礎，在這本書中你會學會表格怎麼做，word怎麼做等。讓你從零基礎學起，你也可以選擇在家自學，在網上找一些製作表格的方法及其理論。

處理數據應用適當的方法，你就可以輕輕鬆鬆的整理資料。不要認為這很簡單，他也有難處的，沒有老師教的情況下，光看書是不行的，因為有些理論你是看不懂的。

3. 大數據技術常用的數據處理方式有哪些

大數據技術常用的數據處理方式，有傳統的ETL工具利用多線程處理文件的方式；有寫MapRece，有利用Hive結合其自定義函數，也可以利用Spark進行數據清洗等，每種方式都有各自的使用場景。

在實際的工作中，需要根據不同的特定場景來選擇數據處理方式。

1、傳統的ETL方式

傳統的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可視化操作，上手比較快，但是隨著數據量上升容易導致性能出問題，可優化的空間不大。

2、Maprece

寫Maprece進行數據處理，需要利用java、python等語言進行開發調試，沒有可視化操作界面那麼方便，在性能優化方面，常見的有在做小表跟大表關聯的時候，可以先把小表放到緩存中(通過調用Maprece的api)，另外可以通過重寫Combine跟Partition的介面實現，壓縮從Map到rece中間數據處理量達到提高數據處理性能。

3、Hive

在沒有出現Spark之前，Hive可謂獨占鰲頭，涉及離線數據的處理基本都是基於Hive來做的，Hive採用sql的方式底層基於Hadoop的Maprece計算框架進行數據處理，在性能優化上也不錯。

4、Spark

Spark基於內存計算的准Maprece，在離線數據處理中，一般使用Spark sql進行數據清洗，目標文件一般是放在hdf或者nfs上，在書寫sql的時候，盡量少用distinct，group by recebykey 等之類的運算元，要防止數據傾斜。

4. 大數據處理的四個主要流程

大數據處理的四個主要流程：
1.數據收集：收集大數據，包括結構化數據和非結構化數據，收集的數據可以來自外部源，或者是內鎮薯慧部的數據源；
2.數據存儲：將收集的數據存儲在可靠的數據倉庫中，以便更好的管理數據；
3.數據處理：對收集的數據進行清洗、結構化和標准化，以便從中獲得有用的信息；
4.數據分析：利用大數據分析工具對數據進行挖掘，以便發現有用的信息和規律。手唯
拓展：
5.數據可視化：運用數據可視化技術御答，將處理後的數據進行圖形化展示，以便更直觀的分析數據；
6.結果分享：將處理結果通過報告等形式分享出去，以便更多的人可以參與到數據處理過程中來。

5. 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。

6. 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，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，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。