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有大数据处理需求?数据从哪来啊?
hhsw1234
2016-05-17 10:15:17
我们都有大数据处理需求?想问一下大家需要的数据都是从哪儿来的,应该到哪儿去寻找适合的数据。。。
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有大数据处理需求?数据从哪来啊?
我们都有大数据处理需求?想问一下大家需要的数据都是从哪儿来的,应该到哪儿去寻找适合的数据。。。
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chyanch
2016-05-18
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业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征,符合这些特征的数据来源可以认为是大数据。通常来自于传统数据库/数仓中的结构化数据,以及来自于社交网络/移动终端/网络点击流等各种半结构或非结构化的数据。
大
数据
处理
的基本流程是什么?
写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大
数据
理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大
数据
理论体系 解答 大
数据
处理
流程主要分为3步: 1.
数据
抽取和集成 2.
数据
分析 3.
数据
解释 补充 1.
数据
抽取与集成 由于大
数据
处理
的
数据
来源类型丰富,利用多个
数据
库来接收来自客户端的
数据
, 包括企业内部
数据
库、互联网
数据
和物联网
数据
,所以需要从
数据
中提取关系和实体, 经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对
数据
如何进行大
数据
处理
?大
数据
处理
的方法步骤
1. 大
数据
处理
之一: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。比如,电商会使用传统的关系型
数据
库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务
数据
,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL
数据
库也常用于
数据
的采集。 在大
数据
的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有...
大
数据
处理
的四大步骤
大
数据
时代处理
数据
理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。 大
数据
时代处理
数据
理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。 大
数据
处理
的流程 具体的大
数据
处理
方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大
数据
处理
流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大
数据
的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入...
大
数据
处理
分为哪些步骤
具体的大
数据
处理
方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大
数据
处理
流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大
数据
的处理有所帮助。大
数据
来源广泛,应用
需求
和
数据
类型都不尽相同,不过最基本的处理流程是一样的。 大
数据
处理
的基本流程 一般来说,大
数据
处理
的基本流程可以分为
数据
抽取与集成、
数据
分析和
数据
解释这三个步骤。 一、
数据
抽取与集成 大
数据
来源广泛、种类多样、
数据
类型极其复杂,就像是想要从海水当中萃取盐分一样,想要从这样庞大杂乱的
数据
中提取...
大
数据
时代:大
数据
处理
技术及采集方法
在大
数据
时代,传统的大
数据
处理
技术还管用吗?大
数据
处理
环节下的
需求
大
数据
环节下的
数据
来源是非常多,而且类型也很多花样,存储和
数据
处理
的
需求
量很大,对于
数据
展现也非常的高,并且很看重
数据
处理
的高效性和可用性。大
数据
环境下的
数据
处理
需求
大
数据
环境下
数据
来源非常丰富且
数据
类型多样,存储和分析挖掘的
数据
量庞大,对
数据
展现的要求较高,并且很看重
数据
处理
的高效性和可用性。传统大
数据
处理
方法的不足传统的
数据
采集...
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