大数据培训的关键大数据处理

大数据培训的关键是能够完成大数据的处理,而大数据的处理过程是非常困难的。处理过程一般来讲可以分为四步。

首先,我们应该使用多个数据库来接收来自不同客户机的数据以进行数据采集。用户通过这些数据库来进行简单的查询和处理,而在大数据采集过程中所面临的主要困难在于并发数过高,同时可能有成千上万的用户在访问或者操作,如何在数据库间完成负载均衡和分片是重难点。

第二步在于数据导入和预处理。

由于数据采集涉及多种数据库,需要将所有数据导入大型集中分布式数据库中,对这些数据进行有效的分析,然后进行简单的数据清理和预处理。

这一步主要面临的问题在于导入数据量大,导入流量通常可以达到成百上千兆级别。

大数据培训

第三步统计和分析。

利用分布式数据库对存储在其中的数据进行分析、分类、汇总和批处理。对于半结构化的数据还需要使用Hadoop等。而这一步主要面临的挑战是设计的分析数据量大,对系统资源占用率高,对于系统I/O挑战较大。

第四步就是数据挖掘。

数据挖掘和分析过程不同。基于前三部的各种算法的计算最终可以达到预测的效果,以满足更高层次数据分析的需要。该过程的特点是挖掘算法非常复杂,涉及的数据和计算非常有限,常见的挖掘计算法都主要是单线程的。

大数据培训需要培训能够完成整套大数据处理或其中一环的人才,但是鉴于大数据的困难性,培训必然不可能一蹴而就,因此脚踏实地才是完成大数据培训的关键。

 


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