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　　隨著數(shù)據(jù)量越來越大，維度越來越多，交互難度越來越大，技術難度越來越大，以人為主，逐步向機器為主，用戶專業(yè)程度逐步提升，門檻越來越高。企業(yè)對數(shù)據(jù)、效率要求的逐步提高，也給大數(shù)據(jù)提供了展現(xiàn)能力的平臺。大數(shù)據(jù)技術在各個領域都有不同程度的應用，而今天我們就一起來了解和學習一下，大數(shù)據(jù)分析過程都包含了哪些內容。





　　大數(shù)據(jù)分析過程都包含了哪些內容



　　1、采集



　　大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。



　　在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。



　　2、導入/預處理



　　雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行**的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。



　　導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。



　　3、統(tǒng)計/分析



　　統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。



　　統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。



　　4、挖掘



　　與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現(xiàn)一些**別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。



　　大數(shù)據(jù)是如何進行分析的.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)分析處理平臺就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數(shù)據(jù)處理分析框架和工具，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，一個大數(shù)據(jù)分析平臺涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數(shù)據(jù)的挖掘是一項復雜的工作。