如何处理大数据，大数据处理的方法和工具

在大数据时代，很多东西在无形之中就发生了改变，比如说不用去人工的做市场的调查，既耗费人力，又增加了成本，而且效果还非常的不好。随着大数据的普及，越来越多的数据等着人去处理，而且诸多的数据不可能在短时间内就处理完的，需要有一个技巧，还会有一些大数据处理的工具来进行配合。因此，在经过了长时间的试验后，总结出了大数据处理的四个流程。

大数据时代处理数据之方法一：采集

这个概念是指利用多个数据库来接收法子客户端的数据，且用户可通过数据库进行简单的查询和处理工作，在大数据的采集过程中，特点主要是并发数高，因为可能同时会有大量的用户进行操作和访问，例如某些大型的门户网站，所以需要大量的数据库才能支撑运营，并且如何在这些数据库之间进行负载均衡是需要思考和设计的。

大数据时代处理数据之方法二：抽取

虽然采集端本身会有很多数据库，但如果对这么多的数据进行有效的分析，还应该将这些前端的数据导入到一个大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的预处理工作，主要是导入的数据量时极大的，所以有必要进行。

大数据时代处理数据之方法三：分析统计

这需要利用分布式数据库，或者计算集群来对存于其内的海量数据进行初步的分析和分类，以满足常见的需求，主要存在的困难时数据量太大，对系统的资源占有量大。

大数据时代处理数据之方法四：挖掘

与统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么设计好的主题，主要是基于现有数据进行计算，从而起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求，这个过程算法复杂，涉及到的数据和计算量都很大大数据算法，

大数据处理的过程，至少满足以上四个条件，才算是一个完成的大数据处理的过程。

（编辑：南京站长网）

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