大数据的具体处理流程应该是什么样的？

发布时间:2022-02-25 15:01:38来源：转载

作为大数据核心两点就是资源和计算，只有这两点结合起来才能产生巨大的价值，大数据的具体处理流程应该是什么样的?它是一个流程化的过程，一般分成以下几个环节。

数据的收集/采集

这是第一个步聚，数据的产生都是由这个环节引起的，这个环节只是简单的收集数据，不考虑数据的重复性及有效性，就是简单的数据录入

数据的处理及格式转换

这部的主要工作就是将数据加工处理及对数据的有效性及重复性校验，及格式上进行转换，转换成事先设计好的格式，从而方便数据向固定的存储介质上进行存储

数据的存储

上面说的存储介质可能是数据库或文件存储系统等或者是几种存储方式的结合，将采集到的数据进行有效处理从而沉淀下来。

数据的统计分析

对存储的起来的数据进行多个维度进行分析，得出相应的结论，这些维度都是一些技术人员或者业务共同探讨制定出来的，按照这些维度能得出来好多有价值的结果!

数据的挖掘

通过对分析到各个维度得出的情况来挖掘他们背后的各种联系，得出相应的策略，从而并很快的实施下去。

数据迁移(DataMigration)

数据迁移又称分级存储管理，是一种将离线存储与在线存储融合的技术。将高速、高容量的非在线存储设备作为磁盘设备的下一级设备，将磁盘中常用的数据按指定策略自动迁移到磁带库等二级容量存储设备上。

当需要使用这些数据时，分级存储系统会自动将这些数据从下一级存储设备调回到上一级磁盘上。

数据冗余是指同一个数据在系统中多次重复出现。消除数据冗余的目的是为了避免更新时可能出现的问题，以便保持数据的一致性。