Proceso básico del procesamiento de big data
El proceso básico del procesamiento de big data se divide en los siguientes tres pasos:
1. Extracción e integración de datos
Debido a la riqueza de tipos de fuentes de datos. en el procesamiento de big data, utilice múltiples bases de datos para recibir datos de los clientes, incluidas bases de datos empresariales internas, datos de Internet, datos de Internet de las cosas (IoT), etc. Por lo tanto, las relaciones y entidades deben extraerse de los datos y almacenarse de manera uniforme. formato definido después de operaciones como asociación y agregación de datos. Por lo tanto, es necesario extraer relaciones y entidades de los datos y almacenarlas en un formato uniformemente definido después de las operaciones de correlación y agregación. Los usuarios pueden realizar consultas y procesamientos simples a través de la base de datos anterior.
En el proceso de recopilación de big data, la alta concurrencia es su principal característica y desafío, porque puede haber miles de usuarios accediendo y operando al mismo tiempo, como los sitios web de boletos de tren y Sina Weibo, Gaofeng There. Hay millones de visitas simultáneas en cualquier momento, por lo que es necesario implementar una gran cantidad de bases de datos en el lado de la colección para admitirlo. Cómo realizar el equilibrio de carga y la fragmentación entre estas bases de datos es un problema que requiere una reflexión y un diseño profundos. Cómo realizar el equilibrio de carga y la fragmentación entre estas bases de datos es un problema que requiere una reflexión y un diseño profundos.
2. Análisis de datos
Después de obtener los datos, los usuarios pueden analizarlos y procesarlos según sus propias necesidades, como minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas de datos, etc. La estadística y la minería utilizan principalmente bases de datos distribuidas o clústeres informáticos distribuidos para realizar análisis generales, clasificación y resumen de los datos masivos almacenados en ellas.
Para satisfacer las necesidades de análisis más comunes. La gran cantidad de datos involucrados en el análisis es la característica principal y la dificultad de esta parte de las estadísticas y el análisis ocupará muchos recursos del sistema. La minería de datos generalmente no tiene un tema preestablecido. Principalmente realiza varios cálculos algorítmicos en datos existentes para lograr efectos de predicción y satisfacer necesidades de análisis de datos de alto nivel. La clave para extraer el valor del big data reside en el vínculo del análisis de datos.
3. Interpretación de datos
Los resultados del procesamiento de datos son el tema que más preocupa a los usuarios en el proceso de procesamiento de big data. Los resultados correctos del procesamiento de datos deben ser correctos. entendido por los usuarios finales a través de las pantallas correspondientes. Las principales técnicas para la interpretación de datos son la visualización y la interacción persona-computadora.