雨花臺區數據處理介紹

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。數據存儲：將原始數據或計算的結果保存起來,供以后使用。雨花臺區數據處理介紹

數據處理離不開軟件的支持，數據處理軟件包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數據的文件系統和數據庫系統，以及各種數據處理方法的應用軟件包。為了保證數據安全可靠，還有一整套數據安全保密的技術。方式根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。數據處理主要有四種分類方式①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和脫機處理方式。溧水區品牌數據處理平臺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。

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。

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。數據處理是從大量的原始數據抽取出有價值的信息，即數據轉換成信息的過程。

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]  。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。南京網絡數據處理好處

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。雨花臺區數據處理介紹

數據管理是指數據的收集整理、組織、存儲、維護、檢索、傳送等操作，是數據處理業務的基本環節，而且是所有數據處理過程中必有得共同部分。數據處理中，通常計算比較簡單，且數據處理業務中的加工計算因業務的不同而不同，需要根據業務的需要來編寫應用程序加以解決。而數據管理則比較復雜，由于可利用的數據呈性增長，且數據的種類繁雜，從數據管理角度而言，不僅要使用數據，而且要有效地管理數據。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。雨花臺區數據處理介紹

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