大數(shù)據(jù)處理流程主要包含數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與剖析、數(shù)據(jù)展示 數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用等環(huán)節(jié)，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量貫穿于整個(gè)大數(shù)據(jù)流程，每一個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)都會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響作用。大數(shù)據(jù)處理之一：收集

　　大數(shù)據(jù)的收集是指運(yùn)用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端(Web、App或許傳感器方式等)的 數(shù)據(jù)，而且用戶能夠經(jīng)過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)略的查詢和處理作業(yè)，在大數(shù)據(jù)的收集進(jìn)程中，其主要特色和應(yīng)戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶 來(lái)進(jìn)行拜訪和操作

　　大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

　　雖然收集端本身會(huì)有許多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是假如要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的剖析，還是應(yīng)該將這 些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或許分布式存儲(chǔ)集群，而且能夠在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)略的清洗和預(yù)處理作業(yè)。導(dǎo)入與預(yù)處理進(jìn)程的特色和應(yīng)戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)到達(dá)百兆，甚至千兆等級(jí)。

　　大數(shù)據(jù)處理之三：核算/剖析

　　核算與剖析主要運(yùn)用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或許分布式核算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的剖析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據(jù) MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或許根據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求能夠運(yùn)用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應(yīng)戰(zhàn)是剖析觸及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

　　大數(shù)據(jù)處理之四：發(fā)掘

　　主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行根據(jù)各種算法的核算，然后起到預(yù)測(cè)(Predict)的作用，然后實(shí)現(xiàn)一些高等級(jí)數(shù)據(jù)剖析的需求。主要運(yùn)用的工具有Hadoop的Mahout等。該進(jìn)程的特色和應(yīng)戰(zhàn)主要是用于發(fā)掘的算法很復(fù)雜，并 且核算觸及的數(shù)據(jù)量和核算量都很大，常用數(shù)據(jù)發(fā)掘算法都以單線程為主。

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