数据处理，大数据处理流程的环节有哪些？

大数据已经深入到生活和各行各业，现在的数据是急剧上升超过了目前计算机的存储和处理能力。现在的数据处理规模庞大，而且数据处理的方式原来越多元化。所以数据处理能力成为当下最具有核心的竞争力。数据处理需要多学科结合，需要研究数据处理新的快速处理的方法，现在的数据具有多样性和很多的不确定性，前提下我们要不断的研究数据规律和统计特征。统软云专业负责将分布式异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层中，对其进行清洗、集成、转换、约简，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析和数据挖掘的基础，下面统软云数据处理分享大数据处理环节有哪些？

总的来说,数据处理一共可以概括五个步骤，即数据采集与记录、数据抽取、清洗与标记、数据整合、转换与归约、数据分析与建模、数据解释。

数据采集和和采集记录

数据收集是指使用多个数据库从客户端(Wcb、App或传感器表单等)接收数据。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。例如，电子商务系统使用传统的关系数据库如MySQL、SQL Server和Oracle来存储每一笔交易数据。此外，Redis和Mon goDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。在收集大数据的过程中，它的主要特点是高并发，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作。比如火车售票网站和淘宝网站，其并发访问量峰值达到百万，需要在采集端部署大量数据库来支撑，并在这些数据库之间进行负载均衡和碎片化设计。

常见的数据采集方法如下。

系统日志收集方法

很多互联网公司都有自己的海量数据收集工具，多用于系统日志收集，比如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，脸书的Scribe等这些工具都采用分布式架构，可以满足每秒数百兆的日志数据采集和传输需求。

网络数据采集方法

网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。这种方法可以从网页中提取非结构化数据，存储为统一的本地数据文件，以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的收藏，并且附件可以自动与文本关联。

除了网络中包含的内容之外，网络流量的收集还可以通过带宽管理技术(如DPI或DFI)来处理。

其他数据收集方法

对于保密性要求高的数据，如企业生产经营数据或科学大数据，可以通过与企业或研究机构合作、使用特定系统接口等相关方式进行数据采集。

数据提取、清理和标记

采集端本身有很多数据库。如果要对这些数据进行有效的分析，就要将这些数据从前端提取到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，还可以在提取的基础上做一些简单的清理和预处理工作。也有一些用户使用来自Twitter的Storm来传输数据，以满足一些业务的实时计算需求。大数据提取、清洗、标记过程的主要特点是提取的数据量大，每秒提取的数据量往往可以达到数百兆，甚至千兆。

数据集成、转换和简化。

数据集成技术的任务是集成相互关联的分布式异构数据源，以便用户可以透明地访问这些数据源。这里的集成是指从整体上保持数据源的数据一致性，提高信息共享和利用的效率。透明模式意味着用户不必关心如何访问异构数据源，而只关心访问什么样的数据。

数据分析和建模

统计分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群对其中存储的大数据进行分析和分类，以满足大多数常见的分析需求。分析方法主要有假设检验、显著性检验、方差分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析，逐步回归、回归预测和残差分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、对应分析和多重对应分析。

在这些方面，一些实时需求会使用EMC的Green Plum，Oracle的Exadata和基于MySQL的fob right中的列存储，而一些批处理或基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计分析部分的主要特点是分析涉及的数据量巨大，占用了大量的系统资源，尤其是I/O资源。

与统计和分析不同，数据挖掘一般没有预设的主题，主要是对现有数据进行基于各种算法的计算，以达到预测的效果，从而满足一些高层数据分析的需要，如分类、估计、预测、相关分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。典型的算法有K均值聚类算法、SVM统计学习算法和朴素贝叶斯分类算法，使用的主要工具有Hadoop的Mahout。这个过程的主要特点是用于数据挖掘的算法非常复杂，计算中涉及的数据量和计算量非常大。常见的数据挖掘算法主要是单线程。

建模的主要内容是构建预测模型、机器学习模型、建模仿真等。

数据解释

数据解释的目的是使用户理解分析结果，通常包括检查提出的假设和解释分析结果，以及可视化大数据分析结果。比如利用云计算、标签云、图表等来做数据处理后的结果

以上分享就是对数据处理的流程的五个基本步骤，统软云专注数据处理16年，有任何关于数据处理的问题可以随时咨询我们的售前工程师为您做解答。