长春大数据培训关于大数据的处理流程
随着大数据时代的到来,我们对大数据的了解也并不陌生,知道大数据识指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.那么关于大数据的处理流程有哪些?下面我们就跟随千锋小编一起来看看.
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,Hba
se,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,查询涉及的数据量大,查询请求多.
使用的产品:InfoBright,Hadoop(Pig和Hive),YunTable, SAP Hana和Oracle Exadata,除Hadoop以做离线分析为主之外,-产品可做实时分析.
第三,挖掘数据
定义:基于前面的查询数据进行数据挖掘,来满足高级别 的数据分析需求.
特点和挑战:算法复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都大.
使用的产品:R,Hadoop Mahout
如果你想了解更多关于大数据技术的相关知识,那么可选择到靠谱的千锋大数据培训进行相关系统的学习.
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