大数据流处理技术,大数据处理流程有何不同?

大数据本身就是一个抽象的概念。一般来说，大数据是指在有限的时间内，常规软件工具无法获取、存储、管理和处理的数据集合。目前业内对大数据没有统一的定义，但普遍认为大数据具有体量、速度、多样性和价值四大特征，简称“4V”，即数据量巨大、数据速度快、数据类型多样、数据价值密度低，如图1所示。

1)体量:代表大数据的数据体量巨大。数据收集的规模一直在扩大，从GB到TB，再到PB。近年来，数据量甚至开始由EB和ZB统计。比如一个中等城市的视频监控信息，一天可以达到几十TB的数据量。百度首页导航每天需要提供15PB以上的数据。这些数据如果打印出来，将超过5000亿张A4纸。图2显示了互联网每分钟产生的各种数据量。

一、数据采集的定义:使用各种轻量级的数据库来接收客户端发来的数据，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。特点和挑战:高并发系数。使用的产品:MySQL，Oracle，HBase，Redis，MongoDB，这些产品的特点都不一样。二、统计分析的定义:将前端的海量数据快速导入到一个集中式的大型分布式数据库或分布式存储集群中，利用分布式技术对其中存储的海量数据进行查询和分类，以满足大多数常见的分析需求。

用过的产品:InfoBright，Hadoop(猪和蜂巢)，YunTable，SAPHana和OracleExadata。除了Hadoop，其他产品都可以做实时分析。三、挖掘数据定义:基于前期查询数据的数据挖掘，满足高端其他数据分析的需求。特点和挑战:算法复杂，计算涉及大量数据和计算。

01什么是数据分析随着数字化的快速发展，越来越多的企业在面对日益激烈的竞争、差异化的市场和多变的环境时，往往会面临各种各样的困难，对数据的依赖程度越来越高。分析的本质是让业务更清晰，决策更高效。数据分析作为产生大数据价值的必要步骤，也是整个大数据处理过程的核心，在企业中发挥着越来越重要的作用。说白了，数据分析的目的就是把隐藏在大量看似杂乱无章的数据中的信息浓缩提取出来，加以总结、理解和消化，以最大限度地发挥数据的作用，从而找出所研究对象的内在规律，充分发挥数据的作用。

《大数据处理技术》是计算机科学与技术(大数据方向)的专业选修课(JD专用。COM)。随着大数据、云计算、深度学习的实际应用，大数据处理技术逐渐成为计算机专业的必修课。它包括数据获取、特征工程、数据建模、模型预测、数据可视化等多个方面。它是集统计学、数学分析、最优控制、计算机算法和程序设计于一体的综合性学科。

在课程中，将使用大量实际数据对算法模型进行评估，并详细讨论线性回归、Logistic/Softmax回归、BFGS拟牛顿法、决策树CART/随机森林、SVM、kMeans、密度聚类、谱聚类SC、标签转移算法LPA、协同过滤、EM算法/GMM、HMM等。除了讨论机器学习的理论原理，强调机器学习的落地，还可以自己实现或修改现有的机器学习代码，以胜任工作中遇到的实际问题。

大数据处理流程包括:数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析和数据呈现。1.数据收集的概念:目前业内有两种解释:一是数据从无到有的过程(web服务器打印的日志，用户收集的日志等。)称为数据收集；另一方面，使用Flume等工具将数据收集到指定位置的过程也称为数据收集。2.数据预处理:利用mapreduce程序对采集的原始日志数据进行预处理，如清洗、格式化、过滤掉脏数据等。，并将其梳理成点击流模型数据。

大数据的关键技术涵盖了数据存储、处理、应用等多个方面。按照大数据的处理流程，可以分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据处理、大数据分析与挖掘、大数据展示等。1.大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各种类型的结构化、半结构化和非结构化的海量数据。

2.大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作。由于获得的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或易于处理的结构，从而达到快速分析和处理的目的。3.大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

大数据发展涉及的关键技术:大数据获取技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各种类型的结构化、半结构化和非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作。大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，进行管理和调用。

批处理是先存储后处理，流处理是直接处理。大数据分析与挖掘技术大数据处理的核心是分析大数据，只有通过分析才能获得大量智能的、深入的、有价值的信息，大数据展示技术大数据时代，数据像井喷一样增长。分析师对这些庞大的数据进行汇总分析，如果分析出来的结果是密密麻麻的文字，很少有人能看懂，所以我们需要将数据可视化。