大数据与结构化数据处理

xiaofei
大数据处理
2025-02-17 09:00:13
21

今天给大家分享大数据与结构化数据处理，其中也会对大数据与结构化数据的差别的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、大数据处理的四个主要流程
2、大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
3、大数据的核心
4、数据时代与大数据时代的区别

大数据处理的四个主要流程

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

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。

大数据处理之一：***集大数据的***集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

数据挖掘阶段，无预先设定主题，基于算法对数据进行高级分析，实现预测。典型算法如K-Means聚类、SVM统计学习与Naive Bayes分类，使用工具如Hadoop的Mahout。挑战在于算法复杂，计算量大。大数据处理方法多样，但上述四个步骤构成基础流程。

（图片来源网络，侵删）

数据分析：数据分析是大数据处理流程的关键部分。通过应用统计学和机器学习技术，从数据中挖掘有价值的信息和模式。这些分析结果对于企业和组织制定精确决策至关重要。数据可视化：作为处理流程的最后一环，数据可视化将复杂的数据分析结果呈现为直观的图表和图形。

大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...

结构化与非结构化数据结构化数据为二维表形式，存储和使用便捷，如关系型数据库中的数据。非结构化数据包含图片、***、音频及json格式，如矢量图和json数据。json数据轻量级，便于查找，但结构不明确，汇总计算较复杂。

大数据应用的第二阶段：创造价值在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都不是，是淘宝。

数据化，不是数字化。前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。

一些大型企业在实际应用中已经开始***用Iceberg，如数据湖的特性包括快照设计方式、元数据组织以及事务性提交，这些特性都为现代数据湖的应用提供了强大支撑。总结来说，Iceberg以其高效、实时和灵活的特点，正在成为数据湖领域的热门选择。

大数据的核心

1、大数据的核心在于其整理、分析、预测和控制的能力。数据的价值不在于其数量的多寡或存储的位置，而在于其被应用的方式。如果数据仅仅是被堆积而不被利用，那么它们将毫无用处。数据的收集过程与其最终的应用目的密切相关。

2、大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据***集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

3、大数据的核心是云技术和BI。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据***。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。