大数据处理任务有哪些内容

xiaofei
大数据处理
2024-12-29 08:27:10
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本篇文章给大家分享大数据处理任务有哪些内容，以及大数据处理任务有哪些内容和要求对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据处理的最初任务
2、大数据5大关键处理技术
3、大数据处理的四个步骤
4、大数据技术的体系是什么?任务分别是什么?

大数据处理的最初任务

1、大数据处理的最初任务是数据收集与数据清洗。在大数据处理的过程中，一切分析与挖掘工作都建立在数据的基础上。因此，最初的任务就是确保能够全面、准确地收集到所需的数据。这一环节涉及从各种来源获取数据，如日志文件、传感器、社交媒体、交易系统等。

2、最初学习要学会Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。大数据从入门到精通学习路线；第二阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。

（图片来源网络，侵删）

3、设计目标 CPU，即中央处理器，主要是为通用计算设计的，负责执行复杂的运算和逻辑操作，以及控制计算机的主要功能。CPU是计算机的大脑，执行操作系统、软件应用等任务。GPU，即图形处理器，最初是为处理图形计算任务而设计的，擅长处理大量的数据并行计算。

4、第一代：远程终端连接，时间：20世纪60年代早期，面向终端的计算机网络：主机是网络的中心和控制者，终端（键盘和显示器）？分布在各处并与主机相连，用户通过本地的终端使用远程的主机。只提供终端？和主机之间的通信，子网之间无法通信。

5、DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。但互联网来了，尤其是Web开始流行。

（图片来源网络，侵删）

6、需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。

大数据5大关键处理技术

1、大数据预处理数据预处理是提高数据分析质量的关键。它包括数据清理、数据集成、变换和数据规约。数据清理涉及过滤、去噪和处理不一致数据。数据集成解决模式匹配、数据冗余和数据值冲突问题。数据变换包括平滑、聚集、数据泛化和规范化。

2、遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。

3、大数据技术基础涉及五个关键技术：数据***集（流数据处理、批处理），数据存储（分布式文件系统、nosql 数据库、关系型数据库），数据处理（批处理框架、流处理框架、机器学习库），数据分析（统计工具、可视化工具、bi 工具），以及数据管理和治理（元数据管理、数据安全、数据整合）。

大数据处理的四个步骤

1、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。

2、大数据处理的四个主要流程如下：数据收集：这一阶段涉及从各种来源搜集结构化和非结构化数据。数据可源自外部资源或内部数据源，并需确保其完整性。数据存储：随后，需将收集来的数据储存在安全可靠的数据仓库中。这一步骤至关重要，因为它保证了数据的有序管理和长期保存。

3、大数据处理流程可以概括为四步：数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段，大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在智能交通系统中，数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。