关于大数据的处理流程

　　随着大数据时代的到来，我们对大数据的了解也并不陌生，知道大数据识指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。那么关于大数据的处理流程有哪些?下面我们就跟随千锋小编一起来看看。

　　第一，数据采集

　　定义：利用多种轻型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。

　　特点和挑战：并发系数高。

　　使用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特点各不相同。

　　第二，统计分析

　　定义：将海量的来自前端的数据快速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，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的分析需求。

　　特点和挑战：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询请求多。

　　使用的产品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做离线分析为主之外，其他产品可做实时分析。

　　第三，挖掘数据

　　定义：基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别 的数据分析需求。

　　特点和挑战：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。

　　使用的产品：R，Hadoop Mahout

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