大数据是什么?看完这个就明白了

我就是我 2023-10-15 19:10 76阅读 0赞

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### **什么是大数据？** ###

在互联网技术发展到至今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的技术应运而生，这就是大数据技术。

**换个角度说，大数据是有海量的数据。**有海量的数据进行挖掘的需求，有对海量数据进行挖掘的工具（Hadoop、spark等）。

### **具体应用** ###

数据处理最典型应用：公司的产品运营情况分析。

电商推荐系统：基于海量的浏览行为，购物行为数据，进行大量的模型的运算，得出各种推荐结论，以供电商网站页面来为用户进行商品推荐（猜你喜欢）。

精准广告推送系统：基于海量的互联网用户的各类数据统计分析，进行用户画像（得到用户的各种属性标签），然后可以为广告主进行有针对性、精准准的广告投放。

简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说。

### **大数据采集** ###

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

### **数据库采集** ###

流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。

当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs、hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

### **网络数据采集** ###

一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

### **文件采集** ###

包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

### **大数据预处理** ###

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。

数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

### **数据清理** ###

指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据（缺少感兴趣的属性)、噪音数据（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

### **数据集成** ###

是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

### **数据转换** ###

是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

### **数据规约** ###

是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

### **大数据存储** ###

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

### **基于MPP架构的新型数据库集群** ###

采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。

具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

### **基于Hadoop的技术扩展和封装** ###

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

### **大数据一体机** ###

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

### **大数据分析挖掘** ###

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

### **可视化分析** ###

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

### **数据挖掘算法** ###

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。

但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

### **预测性分析** ###

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

### **语义引擎** ###

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。

数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

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