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大數(shù)據(jù)科普之大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)IDC圈6月12日?qǐng)?bào)道,整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿(mǎn)足以下這四個(gè)方面的步驟,才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。

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1. 大數(shù)據(jù)處理之一:采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶(hù)端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù),并且用戶(hù)可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)和處理工作。比如,電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù),除此之外,Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作,比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn),所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二:導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù),但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù),或者分布式存儲(chǔ)集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶(hù)會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算,來(lái)滿(mǎn)足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆,甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三:統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù),或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類(lèi)匯總等,以滿(mǎn)足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求,在這方面,一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等,而一些批處理,或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,其對(duì)系統(tǒng)資源,特別是I/O會(huì)有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四:挖掘

數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算,從而起到預(yù)測(cè)(Predict)的效果,從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類(lèi)的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類(lèi)的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

 


網(wǎng)站標(biāo)題:大數(shù)據(jù)科普之大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)
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