购物商城类网站备案,屋顶休闲平台设计,wordpress文章运行php,wordpress 移动大家对大数据处理流程大体上认识差不多#xff0c;具体做起来可能细节各不相同#xff0c;一幅简单的大数据处理流程图如下#xff1a; 1#xff09;数据采集#xff1a;数据采集是大数据处理的第一步。 数据采集面对的数据来源是多种多样的#xff0c;包括各种传感器、社… 大家对大数据处理流程大体上认识差不多具体做起来可能细节各不相同一幅简单的大数据处理流程图如下 1数据采集数据采集是大数据处理的第一步。 数据采集面对的数据来源是多种多样的包括各种传感器、社交媒体、电子邮件、数据库、程序运行日志等。 数据采集面对的数据类型是多种多样的有文本数据、结构化数据、图片数据、语音数据、视频数据等。 数据采集使用的各种开源工具也是多种多样的如采用FileBeat对日志文件进行采集采用Flink CDC从数据库采集采用OpenCV采集视频数据等。 2数据传输数据传输是大数据处理的第二步。数据采集点各种各样物联网上的各种传感器一般采用无线网络传输数据到数据中心而其它数据采集大多走有线网络传输带宽和速度是不一样的采用的通讯协议也是不一样的。 物联网传输协议一般有MQTT、CoAP、RESTfulHTTP等。也可以采用google protobuf协议、MessagePack协议等进行数据封装和传输。 数据传输有时是很复杂的它可能穿过很多网络最终才达到存储系统所在的网络。 数据传输还涉及各种消息队列比如我们喜欢用Kafka系统来做数据分发。 3数据清洗和预处理收集到的数据可能包含噪声、缺失值和异常值在入库之前需要对数据进行清洗和预处理以确保数据的质量和准确性。这包括数据去重、去噪、填充缺失值等。前端采集设备常常以最小数据字段集来传输数据包特别是采取无线网络传输的尽量让数据包小一些当数据到了数据网关之后可能我们会补齐一些字段比如从设备ID映射出设备所在地址、区域、厂商等等这些字段补齐之后去入库方便之后数据查询分析。 在这个阶段可能在数据网关处就做了一定的处理之后继续前传中间处理系统继续做不同的数据处理。 比如在入库前常常采用流式计算框架Flink程序对数据做实时计算处理。 4数据存储一旦数据被传输到数据中心并进行了一定的处理它们需要被存储在适当的地方。大数据处理需要使用分布式存储系统如Hadoop的HDFS、HBase、Elasticsearch、MongoDB等。这些系统具有高可扩展性和容错性能够处理大规模的数据。 存储系统是非常重要的怎样把海量数据存储起来是一个挑战存储到一定量之后存储系统稳定性又是一个挑战非常考验开发团队和运维团队的技术水平和实际经验。 大数据存储系统常常指NoSQL系统包括KV数据库文档数据库列式数据库以及图数据库等等。 5数据分析数据分析是大数据处理的核心步骤。这包括使用各种技术和工具对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等以发现数据中的模式、关联和趋势。数据分析的目标是提取有价值的信息和知识以支持业务决策和行动。 数据分析主要有两大计算类型批处理计算和流处理计算。 批处理计算以Hadoop MapReduce、Spark框架为代表。Flink号称支持批处理其实不够好。 流处理计算以Flink、Spark Streaming框架为代码。而Spark也号称支持流处理同样不够好。 6数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形、地图等形式展示出来以便用户更直观地理解和利用数据。数据可视化可以帮助用户发现数据中的模式和趋势以及进行更深入的分析和洞察。 有很多专业的开源大数据可视化工具如Kibana、Zeppelin等。 7数据安全和隐私保护在整个大数据处理流程中数据安全和隐私保护是非常重要的。这包括对数据进行加密、访问控制、身份验证等以确保数据的机密性和完整性。同时还需要遵守相关的法律法规保护用户的隐私权益。 8数据应用大数据的数据最终都是为了某个目的而采集入库的数据应用是很重要的如果没有得到合理利用大数据就是资源浪费了。
