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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。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。秦淮區網絡營銷數據處理便捷

數據處理，數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿于社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。數據（Data）是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據經過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數據處理（data processing）是對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。秦淮區多久數據處理包含數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。

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。

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]  。數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。

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。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。溧水區互聯網數據處理排行榜

而且它提供高傳輸率來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。秦淮區網絡營銷數據處理便捷

如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理數據庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗余，發展數據處理軟件，充分利用數據庫技術進行數據管理和處理。數據處理用計算機收集、記錄數據，經加工產生新的信息形式的技術。數據指數字、符號、字母和各種文字的**。數據處理涉及的加工處理比一般的算術運算要***得多。秦淮區網絡營銷數據處理便捷

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