隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，我們對大數(shù)據(jù)的了解也并不陌生，知道大數(shù)據(jù)識指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。那么關(guān)于大數(shù)據(jù)的處理流程有哪些?下面我們就跟隨千鋒小編一起來看看。

　　第一，數(shù)據(jù)采集

　　定義：利用多種輕型數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。

　　特點和挑戰(zhàn)：并發(fā)系數(shù)高。

　　使用的產(chǎn)品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且這些產(chǎn)品的特點各不相同。

　　第二，統(tǒng)計分析

　　定義：將海量的來自前端的數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術(shù)來對存儲于其內(nèi)的集中的海量數(shù)據(jù) 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數(shù)常見的分析需求。

　　特點和挑戰(zhàn)：導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，查詢涉及的數(shù)據(jù)量大，查詢請求多。

　　使用的產(chǎn)品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線分析為主之外，其他產(chǎn)品可做實時分析。

　　第三，挖掘數(shù)據(jù)

　　定義：基于前面的查詢數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，來滿足高級別 的數(shù)據(jù)分析需求。

　　特點和挑戰(zhàn)：算法復(fù)雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都大。

　　使用的產(chǎn)品：R，Hadoop Mahout

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