大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据挖掘的问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据挖掘的解答,让我们一起看看吧。
它的理论核心就是挖掘计算方法,计算方法是对数据所具有的价值进行深度挖掘到的重要工具,这些计算的方法和统计的方法都是被全世界的统计学家公认的道理,通过对数据的统计和计算等可以深度的挖掘出数据所具有的价值,并且在经过精准的计算和挖掘之后才能够对数据进行高效而又大量的处理,从而能够让人们迅速的找到数据利用的价值。
具体的大数据处理方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大数据处理流程,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,最后是数据挖掘。
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。
到此,以上就是小编对于大数据挖掘的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据挖掘的2点解答对大家有用。