大数据处理，大数据处理流程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据处理的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据处理的解答，让我们一起看看吧。

什么是大数据处理的主要方式？

1. 大数据处理之一：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(Web、App或者传感器形式等)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。

2. 大数据处理之二：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，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：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。

4. 大数据处理之四：挖掘

高德地图大数据处理流程？

1 高德地图的大数据处理流程相对复杂。
2 高德地图需要处理的大数据包括地图数据、道路拓扑关系数据、交通流量数据、实时位置数据等等，其中需要进行数据清洗、数据分析、数据建模、数据可视化等多个环节，因此处理流程会比较复杂。
3 在具体实践中，高德地图的大数据处理流程可以分为数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析和数据可视化等多个环节，每个环节都有相应的技术和工具支持，整个过程需要多个专业领域的人员协同完成。

大数据异常怎么处理？

1 异常数据需要及时处理，不处理可能影响数据分析结果的准确性。
2 数据异常可能是由于数据输入错误、传输错误、设备故障等原因导致，需要通过数据清洗、排查问题原因等方式来处理。
3 大数据异常处理还可以使用数据挖掘技术、机器学习算法等技术来自动检测、识别和处理异常数据，提高数据分析效率和精度。

可以采用以下步骤：

1.收集和分析数据：了解异常的原因和性质。

2.设计并实现合适的异常处理程序：这包括对不同类型的异常进行分类，确定适当的响应方式和错误信息等。

3.实现监控系统：监控系统的正常运行，并检测异常情况的出现。如果出现异常情况，立即采取行动。

4.建立备份机制：确保数据不会因任何意外情况而丢失，例如磁盘故障、网络中断等。

5.对系统进行测试：在上线前，进行全面测试以确保系统的可靠性和稳定性。

6.定期检查和维护系统：随着业务规模的不断增长和新技术的应用，系统可能会变得复杂。因此需要定期检查和维护系统以保持其有效性。

到此，以上就是小编对于大数据处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据处理的3点解答对大家有用。