简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学

空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》

学院：国土资源工程学院

班级：测绘121

姓名：王易豪

学号：201210102179

任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程

【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。

【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析

引言

大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。

而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。

全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

处于发展中国家前列的中国，大数据的应用处于起步阶段。在工信部发布的物联网“十二五”规划[4]中，把信息处理技术作为４项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外３项：信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也与“大数据”密切相关。

由此可见，大数据的发展已经得到了世界范围内的广泛关注，发展趋势势不可挡。如何将巨大的原始数据进行有效地利用和分析，使之转变成可以被利用的知识和价值，解决日常生活和工作中的难题，成为国内外共同关注的重要课题，同时也是大数据最重要的研发意义所在。

1 大数据的概念

数据发展历程上出现过类似的术语有超大规模数据、海量数据等。“超大规模”一般表示对应GB（1GB＝1024MB）级别的数据，“海量”一般表示的是TB（1TB ＝1024GB）级的数据，而现在的“大数据”则是PB（1PB＝1024TB）、EB（1EB ＝1024PB）、甚至ZB（1ZB＝1024EB）级别以上的数据。2013年Gartner预测世界上存储的数据将达到1.2 ZB，如果将这些数据刻录到CD-R只读光盘上，并堆起来，其高度将是地球到月球距离的5倍[5]。不同规模的背后隐含的是不同的技术问题或挑战性研究难题。

１．１大数据的产生

在科学研究（天文学、生物学、高能物理等）[6]、计算机仿真、互联网应用、电子商务等领域，数据量呈现快速增长的趋势．美国互联网数据中心（IDC）指出，互联网上的数据每年将增长50％以上，每2年便将翻一番，而目前世界上

90％以上的数据是最近几年才产生的。数据并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化等也产生了海量的数据信息。

１．２大数据概念的提出

１９８９年，Gartner Group的Howard Dresner首次提出“商业智能”（Bussiness intelligence）这一术语[7]。商业智能通常被理解为企业中现有的数据转化为知识、帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，主要目标是将企业所掌握的的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘（Data Mining）等技术[8]。随着互联网络的发展，企业收集到的数据越来越多、数据结构越来越复杂，一般的数据挖掘技术已经不能满足大型企业的需要，这就使得企业在收集数据之余，也开始有意识的寻求新的方法来解决大量数据无法存储和处理分析的问题。由此，IT界诞生了一个新的名词———“大数据”。

根据维基百科的定义，“大数据”（Big Data）指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。关于数据量达到多少可以叫大数据，目前尚无统一说法。通常认为，大数据一般应在10TB~1PB（P 为T 的1024倍）以上。

１．３大数据的特征

在日新月异的ＩＴ业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读．但大家都普遍认为，大数据有着4“Ｖ”特征，即Volume（容量大）、Variety（种类多）、

Velocity（速度快）和最重要的Value（价值密度低）[9]：

（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（210GB）发展至PB（210TB）乃至ZB（220PB），可称海量、巨量乃至超量。

（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。

（3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。

（4）价值高和密度低（Value Highand Low Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。

（5）复查Complexity：处理和分析的难度非常大。

１．４大数据的应用领域

发展大数据产业将推动世界经济的发展方式由粗放型到集约型的转变，这对于提升企业综合竞争力和政府的管制能力具有深远意义的影响。将大量的原始数据汇集在一起，通过智能分析、数据挖掘等技术分析数据中潜在的规律，以预测以后事物的发展趋势，有助于人们做出正确的决策，从而提高各领域的运行效率，取得更大的收益。其中，包括：商业、金融、医疗、制造业等。

２大数据处理分析流程

从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说，大数据的处理分析流程基本可划

分为数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释４个阶段。

２．１数据采集

大数据的“大”，原本就意味着数量多、种类复杂，因此，通过各种方法获取数据信息便显得格外重要．数据采集是大数据处理流程中最基础的一步，目前常用的数据采集手段有传感器收取、射频识别（ＲＦＩＤ）、数据检索分类工具如百度和谷歌等搜索引擎，以及条形码技术等。

２．２数据处理与集成

数据的处理与集成主要是完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清洗去噪以及进一步的集成存储。

２．３数据分析

数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分，因为在数据分析的过程中，会发现数据的价值所在。传统的数据处理分析方法已经不能满足大数据时代数据分析的需求。在数据分析技术方面，Google公司于2006年率先提出了“云计算”的概念，其内部各种数据的应用都是依托Google自己内部研发的一系列云计算技术[10]，例如分布式文件系统GFS、分布式数据库BigTable、批处理技术MapReduce，以及开源实现平台Hadoop[11]等。这些技术平台的产生，提供了对大数据进行处理、分析很好的手段。

２．４数据解释

在一个完善的数据分析流程中，数据结果的解释步骤至关重要。但随着数据量的加大，数据分析结果往往也越复杂，用传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，为了提升数据解释、展示能力，现在大部分企业都引入了“数据可视化技术”[12]作为解释大数据最有力的方式。通过可视化结果

分析，可以形象地向用户展示数据分析结果，更方便用户对结果的理解和接受。常见的可视化技术有基于集合的可视化技术、基于图标的技术、基于图像的技术、面向像素的技术和分布式技术，等等。

3 大数据时代面临的挑战

大数据面临的挑战是多方面的：

（1）数据的快速增长对存储空间、存储技术、数据压缩技术、能源消耗的

挑战：大数据需要占用大量的存储空间，尽管存储性价比在提高，压缩技术也在

不断发展，但保存数据所消耗能也在大量增长。解决办法是研制出新一代高密度、低能耗存储设备。

（2）数据本身安全及个人隐私泄露面临的挑战：在海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻。大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，严重的将导致企业的商业机密及个人隐私泄露。保障数据及应对人隐私泄露的解决办法有：①通过物理隔离以及与权限控制相结合，实现对数据的隔离，保证数据不被非法访问并保证用户数据的隐私。②通过信息加密的功能，防止用户信息被盗取。用户的关键信息，如登录密码和系统访问等其他鉴权信息，无论是传输时还是在存储时必须加密。

③通过对硬盘实施有效的保护：保证即使硬盘被窃取，非法用户也无法从硬盘中获取有效的用户数据。将数据切片存储在不同的云存储节点和硬盘上，数据无法通过单个硬盘恢复。故障硬盘无需进行数据清除即可直接废弃，用户数据不会通过硬盘泄露。④通过立法来保障企业的商业机密及个人隐私不被非法应用。

（3）网络带宽能力与对数据处理能力面临的挑战：网络带宽是瓶劲，尤其表现在各网络接入商之间的互联互通出口上；大数据时代网络必须有足够的带宽支持，才能保证数据实时性。数据计算能力是应对数据洪流时的又一挑战，采用分布式计算可以解决其中的一些问题，但部署相对较复杂。

（4）有效数据撷取面临的挑战：从海量数据中提取隐含在其中的、潜在有用信息和知识的过程十分复杂的，需要反复“去伪存真”。通常要经过业务理解、数据理解、数据准备、建立挖掘模型、评估和部署等多个步骤。即在开始数据分析之前，我们必须了解业务需求，根据需求明确业务目标和要求；接下来便是对现有数据进行评估，并对原始数据进行组织、清理、集成、变换等一系列数据收

集和预处理工作；在搞好数据清理的基础上，应用相关算法和工具建立分析模型；之后对所建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合最初的业务目标；最后，便可将发现的结果以及过程利用各种可视化技术（报表、报告、图形等）呈现出来。

4 结语

大数据的发展，促使人类的活动范围在扩大，需求在增长，世界已经逐渐在全球范围内分工协作和业务整合，促使人类把学习、生活和工作的模式从局部走向全局，利用网络思维，把个人、企业、组织、政府、自然和社会重新定义并且赋予新的联系，通过它们之间的智能化互动运转，使用群体智能改善人类生存环境和提升公共服务质量，提高性能、效率和生产力。大数据技术进步和产业升级，将催生出新的市场、新的业务模式和新的产业规律，显示一个国家寻求战略优势的集体意志。虽然大数据概念火热，提供了人类通过观察数据全貌以深刻理解世界的机遇，但是距离利用大数据获取数据智能和人类智慧仍存在较大距离。

参考文献：

[1]李新华.浅谈大数据时代的机遇与挑战[J].通讯世界.2013(06)

[2]沈松雨.大数据环境下GIS技术发展研究[J].科技创新与应用.2015(10)

[3]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展.2013(1)

[4]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J]. 浙江大学学报(工学版). 2014(06)

[5]何非,何克清.大数据及其科学问题与方法的探讨[J]. 武汉大学学报(理学版).

2014(01)

[6]吴吉义,傅建庆,张明西,平玲娣.云数据管理研究综述[J].电信科学. 2010(05)

[7]余长慧,潘和平.商业智能及其核心技术[J].计算机应用研究. 2002(09)

[8]熊忠阳.面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究［Ｄ］．重庆：重庆大学，2004

[9]严霄凤,张德馨.大数据研究［Ｊ］．计算机技术与发展，2013，23（4）：168－172．

[10]李乔,郑啸.云计算研究现状综述［Ｊ］．计算机科学，2011，38（4）：32－37

[11]杨宸铸.基于HADOOP的数据挖掘研究［D］．重庆：重庆大学，2010

[12] 贺全兵.可视化技术的发展及应用[J]. 中国西部科技. 2008(04)

大学计算机：数据处理

4.2数据处理 所谓数据处理，实际上就是利用计算机对各种类型的数据进行加工处理。它包括对数据的采集、整理、储存、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列操作过程。数据处理的目的是从人们收集的大量原始数据中，获得人们所需要的资料并提取有用的数据成分，作为行为和决策的依据 随着计算机软件、硬件技术的发展，数据处理量的规模日益扩大，数据处理的应用需求越来越广泛，数据管理技术的发展也不断变迁，经历了从人工管理、文件系统、数据库系统3个阶段。当今世界上大多数的数据处理都依托于数据库管理系统。 1．人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。在这一阶段，计算机除硬件外，没有管理数据的软件，数据处理方式是批处理。数据的组织和管理完全靠程序员手工完成，此阶段数据的管理效率很低，其特点如下。 （1）数据不保存 此阶段计算机主要用于科学计算，并不对数据进行其他操作，一般不需要将数据长期保存，只是在计算某一课题时将数据批量输入，数据处理完后不保存原始程序和数据。计算机断电之后计算结果也会随之消失。 （2）应用程序管理数据 数据需要由应用程序自己管理，没有相应的软件系统负责数据的管理工作。程序员不仅要规定数据的逻辑结构，而且要设计数据的物理结构，包括存储结构、存取方法和输入输出方式等，使得程序员负担很重。 （3）数据不共享 一组数据只能对应一个程序，数据是面向应用的。各个应用程序的数据各自组织，无法互相利用和互相参照，因此程序与程序之间有大量的冗余数据。 （4）数据不具有独立性 数据的逻辑结构和物理结构都不具有独立性。当数据的逻辑结构或物理结构

发生变化后，必须对应用程序做相应的修改，从而给程序员设计和维护应用程序带来繁重的负担。在人工管理阶段，程序与数据之间的一一对应关系如图所示。 2．文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件方面已有了磁盘、磁鼓等存储设备；软件方面，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统。这时的计算机不仅用于科学计算，也大量用于数据处理。 此阶段数据管理具有如下特点。 (1)数据可以长期保存 由于计算机大量用于数据处理，数据需要长期保留以便在外存上反复进行查询、修改、插入和删除等操作。 (2)文件系统管理数据 由专门的软件即文件系统进行数据管理，文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，利用“按文件名访问，按记录进行存取”的管理技术，可以对文件中的数据进行修改、插入和删除操作。文件系统实现了记录内的结构化，但就文件整体而言是无结构的。程序和数据之间由文件系统提供的存取方法进行转换，使应用程序与数据之间有了一定的独立性。程序员可以不必过多地考虑物理细节，将精力集中于算法。而且数据在存储上的改变不一定反映在程序上，大大节省了维护程序的工作量。文件系统阶段程序与数据之间的关系如图所示。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

数据处理系统

数据处理系统 数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。 数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。 数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括:用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。 方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和

软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 数据处理对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据(土地、水、气候、生物等各类资源数据)，也有大量社会经济数据(人口、交通、工农业等)，常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据分析教程——制作数据报告的流程

大数据分析教程——制作数据报告的流程 上图中可以很清楚的看到，一个数据报告（副本）依据需求不同，有普通难度（蓝->橙->绿->红），也有英雄难度（蓝->橙->绿+黄->红），这次我们先讲普通难度的攻略，英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤：Step 1：目标确定 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。 选择目标时，请注意以下几点： 1、选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业； 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点； 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。 逐一分析上面三个注意点：

1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业，是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字； 2、选择细分领域/行业作为切入点，是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线，而非单纯堆砌数据； 3、确定公开数据/UGC内容，是为了保证你有数据可以分析，可以做成报告，你说你是个军迷，要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声，我叫你一声大神…… 不管用什么方法，你现在有了一个目标，那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2：数据获取 目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据，那么……回到第一步重来吧。 下面我总结一下，在不依赖公司资源，不花钱买数据的情况下，获取目标数据的三类方法： 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例：要找汽车销量数据，在百度输入“汽车销量数据查询”关键字，结果如下：

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

计算机应用数据处理系统的自动控制技术

计算机应用数据处理系统的自动控制技术农业生产、工业生产以及日常生活，都是计算机自动控制技术应用的主要范围。在计算 机自动控制的网络技术当中应用管理思维以及逻辑运算方式，可通过不断提升生产效率的方 式改善生产环境。这是逐步解决控制技术中存在缺陷的途径之一。在此基础上，计算机自动 控制技术管理的灵活性得到真正意义上的改善，也可实现对自动控制中数据处理工作质量与 水平的提升。 一、计算机自动控制系统的特点 在计算机应用数据的处理中，自动控制技术在控制体系中存在许多显著优势，比如： 一是操作控制的灵活，由于计算机自动控制的具有操作简单和功能全面的特点，在对应 用数据控制的过程中实现灵活的操作管理； 二是自动化水平高，计算机自动控制不同于常规控制技术，它的操作方式更为简单且具 有技术性，节省了控制技术对人力的需求和投资的建设，更快的得到高收益。 三是计算机的自动控制水平能具有最优化的控制方法，在操作过程中可以根据系统的数 据进行自动调节，控制调节器确保运行状态的稳定。 二、计算机自动控制体系的分类 1.数据处理系统的内涵与特征 计算机在运行过程当中会涉及到不可避免的数据采集工作，采集完成后需要进行客观的 分析与整理，为实现对上述内容合理性的保障，需要将数据通道当中的控制优势，合理应用 在数据处理系统当中。优化运行当中的数据，将最为可靠的信息提供给其他数据系统用于运行。在监控计算机数据系统的同时，数据变量有效性也得到真正意义上的保障。工作人员必 须利用恰当的方式，详细、准确的记录数据变量情况。人工读数是传统数据控制工作的主要 方式，准确率较低以及消耗大量的人力物力是上述工作模式的明显缺陷。同样，这也是制约 数据处理工作发展的重要因素。 2.数据监督控制 在系统运行的过程中，为保证工艺和模型在系统运行中的参数、运行状况的良好，就要 做好数据的监督工作。监督控制是计算机根据生产过程中工艺的参数以及数学的模型给出的 最佳值，能够实现分级的控制计算机，这主要是由于它能够作为模拟或者数字的调节器进行 定值。当前，随着科学技术的不断发展，在现代生产技术的过程中通过对各个设备的状况进 行精准的把控，为实现有关部门在计算机应用数据的调度指导工作，在通信技术和CRT的显 示技术帮助下，使得记得算计的控制系统还具有生产的管理以及进行指挥调度的功能，进一 步的对计算机数据进行强化的监督工作。如果监督控制系统可实现对以下设备的科学搭配与 利用，就可逐步满足资源共享的目标，其中主要涉及到基本调节器、高速数据通道、CRT操 作站和监督计算机等。上述工作与卫星计算机之间同样存在密切联系，在整体监督系统时必 须充分发挥网络的优势与价值，从数据采集以及状态分析着手，保障资源共享的全面性。 三、计算机自动控制系统的构成 随着计算机技术的快速发展和应用，自动控制技术已经逐渐被引入生产生活的各个领域。从计算机控制系统特点、计算机控制系统分类、计算机控制系统构成、对象特性对控制性能 的影响等几个方面对该问题进行论述。 1.自动控制的控制对象

数据处理系统

数据处理系统 1简介 其主要功能是将输入的数据信息进行加工、整理，计算各种分析指标，变为易于被人们所接受的信息形式，并将处理后的信息进行有序贮存，随时通过外部设备输给信息使用者。 2ETL ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。需要将数据加工整理为可供计算和分析的结构化数据。 3计算/分析 数据库 数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 分析工具 数据分析工具，泛指指数据的挖掘，分析和展现等功能。指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。譬如Yonghong Z-Suite等工具。

数据必须能够储存，虽然并不要求每个人一定要熟练操作，但是至少要能理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，最好能够理解SQL查询晕的基本结构和读取方式等等。例如：数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等。 Access2003、Access07：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； MySQL数据库：这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，需要掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； SQL Server 2005或更高版本：对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； DB2，Oracle数据库：都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台； BI级：实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图

数据处理系统

数据处理系统 近年来，大数据得到了学术界、产业界和政府的广泛关注。信息技术的迅猛发展，使得大数据的获取、传输、存储和分析成为可能，从中挖掘数据的价值，在促进科学发现、工程优化、商业风险控制、决策支持等领域取得了广泛的应用。 如何对大数据进行高效的存储和处理，是对计算机系统提出的重大挑战。正如维基百科对大数据的定义所描述的：“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这里所说常规软件系统，指电子表格、传统关系型数据库等，无法有效管理和处理大数据系统。因而，大数据处理系统的研制非常重要，也是近年来学术界和工业界的研究热点。 谷歌在2003~2004年发表的GFS分布式文件系统(Google File System)和MapReduce编程框架，是大数据处理系统的先驱性工作。GFS通过多个数据备份的方法既提供了磁盘或服务器故障情况下的数据可用性，也提高了数据读取时的I/O带宽，为大数据分析提供了基础性的数据管理功能。MapReduce程序可以在分布式系统上运行，并能够实现自动容错和负载平衡，使得在故障率较高的大规模商用服务器集群上进行大规模数据处理的编程和运行维护大大简化。 尽管GFS和MapReduce系统在大数据处理方面取得了重要进展，

但它们都是谷歌的专有系统，外界无法直接使用。开源社区研制了Hadoop系统，其核心包括了类似GFS的分布式文件系统HDFS、用Java实现的MapReduce框架、以及资源管理和任务调度器YARN 等。以Hadoop核心系统为基础，Hadoop还有一些功能扩展组件，如支持大表数据的HBase、支持工作流的Tez、以及机器学习和数据挖掘算法库Mahout等。事实上，目前Hadoop已经成为大数据处理的标准。 尽管MapReduce取得了很大的成功，但人们也发现其处理模式需要对中间结果进行大量的I/O读写，这大大影响了处理性能，限制了其进一步的推广应用。为了解决这个问题，美国加州大学伯克利分校的艾恩·斯托伊卡(Ion Stoica)等提出了Spark系统，通过在内存中保存中间结果的方式来优化性能，在典型应用上可以比MapReduce 系统快一个数量级。目前Spark也已经集成到Hadoop系统中，成为一个重要的扩展部件，并得到广泛应用。 然而，Spark系统自身也存在严重的局限性。为了能够容错，Spark 采用了名为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets, RDD)的数据模型。Spark的计算是由数据集的变换来完成的,数据集一经创建，就不能修改，只能通过变换产生新的数据集。这种数据模型虽然对容错带来了很大的便利，但在很多大数据分析任务中会带来内存占用的巨大浪费和性能的显著下降。在实现层面，Spark基于

计算机数据处理090606128

计算机数据处理 学号：090606128姓名：宋展雄 摘要： 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。 关键词：计算机数据的处理方式计算机对数据的加工处理计算机数据处理在各个方面的应用 正文： 计算机数据的处理方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 联机处理:实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。在联机处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。这就是脱机数据处理。 批处理方式是指：用户将作业交给系统操作员，系统操作员将许多用户的作业组成一批作业，之后输入到计算机中，在系统中形成一个自动转接的连续的作业流，然后启动操作系统，系统自动、依次执行每个作业。最后由操作员将作业结果交给用户。 批处理操作系统的特点是： 多道和成批处理。 一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。用户根据上步结果发出下道命。分时操作系统将CPU的时间划分成若干个片段，称为时间片。操作系统以时间片为单位，轮流为每个终端用户服务。每个用户轮流使用一个时间片而使每个用户并不感到有别的用户存在。分时系统具有多路性、交互性、“独占”性和及时性的特征。 分时处理是指：一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

计算机数据处理系统的防错措施

计算机数据处理系统的防错措施 作者：崔远辉 来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第13期 摘要：数据输入的正确性是数据处理的关键，要保证数据输入的正确性有多方面的措施。一方面是工作流程和流程管理，另一方面是录入程序设计的严密性。原始资料和数据输入的正确性是关键，若其有误，势必会造成结果的错误。 关键词：计算机；数据；防错 中图分类号：TP309 运用计算机进行资料汇总是相当复杂的工作，尤其是对于较大型的计算机系统，一般需使用多台微机，用盘（软盘、光盘、U盘）或网络交换信息。因为数据量大，数据之间相互联系又多，因此，无论在数据的录入、汇总或数据交换的任何一个环节出现差错，都会造成很大麻烦。所以，对于这样的系统，制订防错措施是很重要的。 1 控制输入数据的正确性 在收集数据时要注意数据的合理性，同时记录数据时字迹要清楚、端正。尤其是一些容易混淆的符号更要注意，如1和7、0和0、2和Z、9和q、1和1（L）等。由于操作人员的录入准确率问题，在录入时会产生录入错误。这种由录入产生的错误称为再生性错误。因此，应尽量减少转录次数，减少再生性错误。 原始数据直接录入的复录校验有两种方法。一种方法是一人先录入生成文件，后者录入时与前者比较，若相同则继续录入；若不相同则列出不同之处，由后者根据原始资料查明是谁录入有误，并进行修改后直致达到相同为止。这种方法称为即时复录校验。另一种方法基本与转抄工作方式的复录校验方法相同，只不过少了转抄环节，实现起来更为简单，称为成批复录。即时复录方法操作起来比成批复录种方法要方便一些，因为即时复录方法在第二次输入时，若两者输入的数据不同，可由录入员当场检查原始资料并修改，资料经手为两次；若用第二种方法，进行比较出现数据不同时需要先找到原始资料查证，然后修改数据，这样资料经手为三次，当资料本数很多时，查找对应的资料会很费时间。但即时复录方法对第二次录入者的素质要求比较高，录入者不仅要承担输入数据，并且还要承担检查修改工作，因此该录入者要有强烈的责任感，细心、耐心，并对软件操作熟练。不然，同时将两个数据均修改错误，其后果不堪设想。另外，即时复录程序设计较成批复录程序设计要复杂得多。成批复录出现的录入数据不同之处由管理员去处理，从可靠性来说，成批复录方法比即时复录方法要好得多。 2 输入差错率控制

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个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。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据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，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管