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大数据技术区||大数据的处理流程
大数据的基本处理流程一般可分为四大步骤：数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化，如图1-2所示。
图1-2 大数据处理流程
1.数据采集
大数据的采集一般使用ETL工具将分布的、异构数据源（如移动APP应用端、网页端、智能硬件端、多种传感器端等）中的数据采集到数据库或临时文件中。
常用的数据采集的方式主要包括：数据抓取、数据导入、物联网传感设备自动信息采集等。
2.数据清洗
这些采集到的海量数据大体上是所谓的脏数据，不能直接进行有效的分析或挖掘结果差强人意，因为里面往往不少是重复或是无用的数据，此时需要对数据进行简单的清洗和预处理，使得不同来源的数据整合成一致的、适合数据分析算法和工具读取的数据。然后，将这些清洗过的数据存到分布式文件系统（如HDFS）或者分布式数据库（如HBase）或者数据仓库（如Hive）中。
也有一些用户会在导入时使用Storm来对流数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
数据清洗完后接着进行或同时进行数据集成、数据转换和数据规约等一系列处理的过程称为数据预处理。
（1）数据清洗：主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，处理缺失值、异常值，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据等目标。（2）数据集成：是将多个数据源中的数据合并起来并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。
（3）数据转换：通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
（4）数据归约：寻找依赖于发现目标的数据的有用特征，缩减数据规模，最大限度地精简数据量。
3.数据分析
数据分析是大数据处理流程的核心步骤。通过数据采集和清洗两个环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理（如数据挖掘、机器学习、数据统计等）。数据分析可以用于预测系统、决策支持、推荐系统和商业智能等。
统计分析需要用工具来对数据进行普通的分析和分类汇总，以满足常见的数据分析需求。在大数据的统计与分析过程中，主要面对的挑战是分析涉及的数据量太大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
数据挖掘是创建数据挖掘模型的一组试探法和计算方法，通过对提供的数据进行分析，查找特定类型的模式和趋势，最终形成模型。与统计分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
4.数据可视化
数据可视化是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，从而将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前。
大数据分析的使用者既有专业的大数据分析师，也有普通用户，二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够以图形直观地呈现大数据的特点，非常容易被用户所接受。
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