大数据的四大处理模式解析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

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(1)采集
大数据的采集是指应用多个数据库来接管发自客户端(Web、App或许传感器形式等)的数据，而且用户可以通过这些数据库来停止简略的查询和处理事情。

好比，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事件数据。

在大数据的采集进程中，其重要特色和挑衅是并发数高，由于同时有可能会有不计其数的用户来停止拜访和操纵，好比火车票售票网站和淘宝，它们并发的拜访量在峰值时到达上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

【深圳大数据培训】而且如何在这些数据库之间停止负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

(2)导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，然则如果要对这些海量数据停止有效的分析，还是应当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，或许分布式存储集群，而且可以在导入基础上做一些简略的洗濯和预处理事情。

导入与预处理进程的特色和挑衅重如果导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，乃至千兆级别。

(3)统计/分析
统计与分析重要应用分布式数据库，或许分布式盘算集群来对存储于其内的海量数据停
止通俗的分析和分类汇总等，以满意大多数罕见的分析需要。

【深圳大数据培训】统计与分析这部分的重要特色和挑衅是分析触及的数据量大，其对体系资本，特别是I/O会有极大的占用。

(4)发掘
与后面统计和分析进程不同的是，数据发掘一样平常没有甚么事后设定好的主题，重如果在现有数据下面停止基于各类算法的盘算，从而起到猜测(Predict)的后果，从而完成一些高级别数据分析的需要。

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