
1.大數(shù)據(jù)采集:大數(shù)據(jù)采集次要的來源有管理信息系統(tǒng),web信息系統(tǒng),物理信息系統(tǒng),科學(xué)實(shí)驗(yàn)零碎。關(guān)于不同的數(shù)據(jù)集,能夠存在不同的構(gòu)造和形式,例如:Excel、TXT、word文檔、XML樹、關(guān)系表等。
關(guān)于多種多樣的數(shù)據(jù)出埃及,需求需要進(jìn)一步的集成處理和整合,將不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索,整理,清晰,轉(zhuǎn)換后,生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,為后續(xù)的查詢和剖析處置提供一致化的數(shù)據(jù)視圖。
2.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理:剖析使用是運(yùn)轉(zhuǎn)在NoSQL之類的數(shù)據(jù)庫上,都能支持海量可擴(kuò)展的商用硬件上。
3.大數(shù)據(jù)建模:大數(shù)據(jù)建模就是像圖書館的分類一樣,數(shù)據(jù)建模就是把數(shù)據(jù)集中的存儲(chǔ)在指定的類庫,調(diào)用時(shí)方便提取,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)用合理儲(chǔ)存,良好的數(shù)據(jù)模型能協(xié)助我們快速的查詢和調(diào)用數(shù)據(jù)信息,增加數(shù)據(jù)的I/O吞吐。
4.大數(shù)據(jù)可視化剖析:做了以上的步驟都是為了很好的停止大數(shù)據(jù)分析,在分析大數(shù)據(jù)過程中,可視化的的分析圖片,表格,剖析視圖等表現(xiàn)形式來協(xié)助人們探究了解復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。
可視化的剖析能迅速的和有效的簡化數(shù)據(jù)提煉數(shù)據(jù)流,協(xié)助用戶交互挑選少量的數(shù)據(jù),有助于使用者更快更快的從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中失掉新的發(fā)現(xiàn),成為用戶理解復(fù)雜的數(shù)據(jù),開展深入的分析不可或缺的方法。
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