在數據準備階段,將數據脫機輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤。這個階段也可以稱為數據的錄入階段。數據錄入以后,就要由計算機對數據進行處理,為此預先要由用戶編制程序并把程序輸入到計算機中,計算機是按程序的指示和要求對數據進行處理的。所謂處理,就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。***輸出的是各種文字和數字的表格和報表。數據處理系統已***地用于各種企業和事業,內容涉及薪金支付,票據收發、***和庫存管理、生產調度、計劃管理、銷售分析等。它能產生操作報告、金融分析報告和統計報告等。數據處理技術涉及到文卷系統、數據庫管理系統、分布式數據處理系統等方面的技術。HDFS有著高容錯性的特點,并且設計用來部署在低廉的硬件上。鼓樓區創新數據處理排行榜
計算機數據處理主要包括8個方面。①數據采集:采集所需的信息。②數據轉換:把信息轉換成機器能夠接收的形式。③數據分組:指定編碼,按有關信息進行有效的分組。④數據組織:整理數據或用某些方法安排數據,以便進行處理。⑤數據計算:進行各種算術和邏輯運算,以便得到進一步的信息。⑥數據存儲:將原始數據或計算的結果保存起來,供以后使用。⑦數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。⑧數據排序:把數據按一定要求排成次序。數據處理的過程大致分為數據的準備、處理和輸出3個階段。江蘇數據處理好處數據轉換:把信息轉換成機器能夠接收的形式。
采集在大數據的采集過程中,其主要特點和挑戰是并發數高,因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,比如火車票售票網站和淘寶,它們并發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據庫才能支撐。并且如何在這些數據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。統計/分析統計與分析主要利用分布式數據庫,或者分布式計算集群來對存儲于其內的大量數據進行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數常見的分析需求,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據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大,其對系統資源,特別是I/O會有極大的占用。
數據處理與數據管理是相聯系的,數據管理技術的優劣將對數據處理的效率產生直接影響。而數據庫技術就是針對該需求目標進行研究并發展和完善起來的計算機應用的一個分支。大數據處理數據時代理念的三大轉變:要全體不要抽樣,要效率不要***精確,要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多,但是根據長時間的實踐,天互數據總結了一個基本的大數據處理流程,并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步,分別是采集、導入和預處理、統計和分析,以及挖掘。需要對數據的計算結果進行分析和展現,有BIEE,Microstrategy,Yonghong的Z-Suite等工具。
此外,由于數據或信息大量地應用于各種各樣的企業和事業機構,工業化社會中已形成一個**的信息處理業。數據和信息,本身已經成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業對這些資源進行整理和開發,借以推動信息化社會的發展。數據處理工具根據數據處理的不同階段,有不同的專業工具來對數據進行不同階段的處理。在數據轉換部分,有專業的ETL工具來幫助完成數據的提取、轉換和加載,相應的工具有Informatica和開源的Kettle。在數據存儲和計算部分,指的數據庫和數據倉庫等工具,有Oracle,DB2,MySQL等**廠商,列式數據庫在大數據的背景下發展也非常快。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件,把數據有效地管理起來。鼓樓區品牌數據處理信息中心
數據存儲:將原始數據或計算的結果保存起來,供以后使用。鼓樓區創新數據處理排行榜
挖掘與前面統計和分析過程不同的是,數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題,主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算,從而起到預測的效果,從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統計學習的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主要是用于挖掘的算法很復雜,并且計算涉及的數據量和計算量都很大,還有,常用數據挖掘算法都以單線程為主 [2] 。鼓樓區創新數據處理排行榜
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