大数据处理有什么顺序和流程?

【导读】随着互联网的开展，大数据也在逐步显示出自己的优势特色，那么关于大数据的处理流程，你知道多少呢?今天小编将为大家分享一下，大数据处理的流程，感兴趣的小伙伴们一同来看看吧!

第一，数据收集

定义：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简略的查询和处理工作。

特色和应战：并发系数高。

运用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特色各不相同。

第二，统计剖析

定义：将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型分布式数据库 或者分布式存储集群，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的剖析需求。

特色和应战：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询恳求多。

运用的产品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做离线剖析为主之外，其他产品可做实时剖析。

第三，发掘数据

定义：基于前面的查询数据进行数据发掘，来满足高档其他数据剖析需求。

特色和应战：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。

运用的产品：R，Hadoop Mahout。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据处理有什么顺序和流程?”的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。