南京大數(shù)據(jù)分析入門輔導(dǎo)機構(gòu)

南京大數(shù)據(jù)分析入門輔導(dǎo)機構(gòu)，推薦和盈IT培 訓(xùn)學(xué)校，和盈教育IT培訓(xùn)機構(gòu)，能夠為你提供良好的技 術(shù)學(xué)習(xí)，能夠更好地了解每個學(xué)習(xí)者的需求，根據(jù)每個 學(xué)習(xí)者特定的需求為其配置合適的資產(chǎn)組合，無疑更加 符合學(xué)習(xí)者的需求。每一位授課老師不僅具備多年的實 際教學(xué)經(jīng)驗，還具備豐富的項目工作經(jīng)驗，因為對于這 個行業(yè)來說，只有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗才能更好地把經(jīng)驗傳 授給學(xué)生。 

今天的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分析入門，我們來講如何處理和 分析數(shù)據(jù)？ 

大數(shù)據(jù)分析流程，我們可以分為比較大的三個步 驟：收集數(shù)據(jù)、導(dǎo)入和預(yù)處理數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計分析。

步驟1：收集數(shù)據(jù) 

對于企業(yè)來說，要搭建大數(shù)據(jù)分析平臺，首先需要 知道需要收集哪些數(shù)據(jù)?？紤]到數(shù)據(jù)收集的難度和成 本，大數(shù)據(jù)分析平臺并不收集企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而是收 集直接或間接相關(guān)的數(shù)據(jù)。 在程收集大數(shù)據(jù)的困難主要是由于高并發(fā)數(shù)，因為 數(shù)以千計的用戶可能同時訪問和操作，如12306和淘 寶，他們的并發(fā)訪問在2007年達到數(shù)百。因此，需要在 收集端部署大量數(shù)據(jù)庫來提供支持。如何在這些數(shù)據(jù)庫 之間執(zhí)行負載平衡和碎片化也需要深入思考。 

步驟2：導(dǎo)入和預(yù)處理數(shù)據(jù) 

確定需要收集哪些數(shù)據(jù)后，下一步是統(tǒng)一處理來自不同來源的數(shù)據(jù)。 目前，企業(yè)需要使用ETL工具將分布式和異構(gòu)數(shù)據(jù) 源(如關(guān)系數(shù)據(jù)和平面數(shù)據(jù)文件)中的數(shù)據(jù)提取到臨時中 間層進行清理、轉(zhuǎn)換和集成，并將這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入 到集中式的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫或分布式存儲集群中， 較后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為在線分析處理 和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。對于導(dǎo)入和預(yù)處理數(shù)據(jù)源，較大的 挑戰(zhàn)是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量，通常達到每秒100萬億甚至千兆 位。 

步驟3：統(tǒng)計分析 

統(tǒng)計和分析主要使用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集 群對存儲在其中的海量數(shù)據(jù)進行常規(guī)分析和分類，以滿 足較常見的分析需求。在這方面，一些實時要求將使用 EMC的GreenPlum、Oracle的數(shù)據(jù)庫云服務(wù)器、基于 MySQL的列存儲Infobright等。而一些批處理或半結(jié)構(gòu) 化-based數(shù)據(jù)要求可以使用hadoop。