大数据技术在处理时有哪几步

大数据技术已经不算是一门新的技术，虽然大数据培训学习在近几年才发展起来的，看着像是新的技术，但是大数据技术很早就应用到了企业中，只是随着互联网行业的发展应用越来越广泛，所以大数据培训也根据市场需求应用而生的。那么在大数据培训学习中最主要的就是数据的分析处理部分，接下来我们就着重分析一下大数据技术的处理步骤。

1、采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

在大数据采集过程中，其主要特点和挑战是高并发性，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作，如火车票网站和淘宝，其并发访问量在高峰时达到数百万，因此大量的数据库在采集端部署EED以支持它。

2、导入/预处理

虽然收集器本身有许多数据库，但是如果我们想有效地分析这些海量数据，我们应该将这些数据从前端导入到一个大型的集中分布式数据库或分布式存储集群中，并在IMP的基础上做一些简单的清理和预处理工作。运输。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3、统计/分析

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4、挖掘

与前面统计和分析不同得是，数据挖掘一般不会预先设定好主题，主要在现有数据上进行计算，从而起到预测（Predict）的效果，实现一些高级别数据分析的需求。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理，大数据未来的发展空间很不错，参加大数据培训学习大数据技术是一个不错的选择。对入过对大数据培训感兴趣的小伙伴们可以参考尚硅谷大数据培训课程，如果自学的小伙伴也可以参考，而且官网还有免费的大数据培训学习视频下载。