了解大数据处理的终极指南

在现实世界中，大多数数据是非结构化的，这使得简化数据处理任务变得困难。由于数据生成过程没有终点，收集和存储信息变得越来越困难。今天，有一个系统的方法来处理大数据，以确保组织能够有效地利用数据的力量已经变得至关重要。

在本文中，您将了解大数据、大数据的类型、大数据处理的步骤以及用于处理大量信息的工具。

大数据是结构化、半结构化和非结构化数据的集合，可以在预测分析、机器学习和其他高级数据分析应用中进行处理和使用。根据Gartner的说法，“大数据是大容量、高速度和多品种的信息资产，需要具有成本效益的、创新的信息处理形式，以增强洞察力和决策。”

此外，Doug Laney将大数据定义为5v——体积(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值(Value)和准确性(Veracity)。

Volume表示收集到的结构化和非结构化数据的数量，Velocity表示接收数据的频率，Variety指的是数据的格式，如音频、视频、文本、数字数据等，Value定义了收集到的数据的有用程度，而收集到的数据的准确性称为Veracity。

尽管“大数据”并不是指特定数量的数据，但大数据的实现通常包括千兆字节、太字节和千兆字节的数据。今天，公司正在使用海量数据集来加强管理，提供更好的客户服务，产生有针对性的营销活动等等。例如，大数据可以为企业提供重要的消费者分析，可以用来改善营销策略和提高客户参与度的实践。

结构化数据是指具有明确定义结构的标准化格式。结构化数据被组织在具有列和行之间关系的表中。例如，Excel文件或SQL数据库包含结构数据的行和列。结构化数据需要数据模型的存在——数据是如何存储、访问和处理的概念。每个字段都是不同的，可以单独访问，也可以与来自其他领域的信息一起访问。

半结构化数据被定义为不能在关系数据库中排列或缺乏精确的功能结构但具有一定结构质量的数据。半结构化数据由按主题分组或适合分层编程语言的信息组成。它是一种结构化数据，不包含任何与任何关系数据库相关的数据模型的表格格式。面向对象的数据库包含XML文档、HTML文件和表，这些都是半结构化数据的常见示例。半结构化数据的优势在于它是广泛可用的，并且可以用来产生深入的见解。

非结构化数据被归类为定性数据，因为它没有预定的形状或结构。每天，企业都会收到大量的非结构化数据——视频、音频、文本等等，这些数据被用于创建大量的深度学习模型，以解决一些复杂的现实问题。然而，从非结构化数据中生成见解是困难的，并且需要巨大的计算能力。

大数据处理是方法或框架的集合，可以访问大量信息并提取有意义的见解。最初，大数据处理涉及数据采集和数据清理。一旦你收集了高质量的数据，你可以进一步使用它进行统计分析或构建机器学习模型进行预测。

以下是大数据处理的5个阶段：

大数据处理的第一步包括从各种资源收集信息，如企业应用程序、网页、传感器、营销工具、交易记录等。数据处理专业人员通过许多非结构化和结构化数据流提取信息。例如，在构建数据仓库时，提取需要合并来自多个源的信息，随后通过删除不正确的数据来验证信息。为了根据结果来决定未来的决策，在大数据处理的数据收集阶段收集的数据必须被标记和准确。这一阶段建立了数量标准和改进目标。

大数据处理的数据转换阶段定义了将数据更改或修改为所需格式，这有助于构建不同的见解和可视化。有许多转换技术，如聚合、归一化、特征选择、分簇和聚类以及概念层次生成。使用这些技术进行大数据处理，开发人员将非结构化数据转换为结构化数据，并将结构化数据转换为用户可理解的格式。由于转型，业务和分析操作变得更加高效，公司可以做出更好的数据驱动选择。

在大数据处理的加载阶段，将转换后的数据传输到集中的数据库系统。在加载数据之前，为数据库建立索引并删除约束，以提高流程的效率。使用大数据ETL，加载过程变得自动化，定义良好，一致，批量驱动或实时。

用于大数据处理的数据分析工具和方法使公司能够可视化庞大的数据集，并创建仪表板，以获得整个业务运营的概述。商业智能（BI）分析回答基本的业务增长和战略问题。BI工具对转换后的数据进行预测和假设分析，帮助涉众理解数据中的深度模式和属性之间的相关性。

大数据处理的机器学习阶段主要关注的是模型的创建，这些模型可以根据新的输入学习进化。学习算法允许更快地分析大量数据。

第一种类型的机器学习是监督学习，它使用标记数据来训练模型并预测结果。在监督学习中使用数据模式来识别标签的新信息输出。这种方法经常用于利用历史数据预测未来结果的应用程序中。

无监督学习是第二种类型，其中数据未标记并由算法训练。无监督机器学习用于处理没有任何历史标签的信息。

强化学习是最后一种类型，其中没有原始数据可以插入模型作为输入。算法必须根据观察或周围发生的情况自己做出决定。这些决策是由奖励函数操纵的，这样模型就能做出正确的决策。

大数据处理的机器学习阶段实现了模式的自动识别，可以在没有人为干扰的情况下对复杂的非结构化信息进行特征提取，使其成为大数据研究的重要资源。

Apache Spark是一个以闪电般的速度运行的大数据处理和机器学习分析引擎。Spark提供了一个易于使用的API，可以处理快速分析查询的大型数据集。它还提供了几个支持SQL查询、图形处理和构建机器学习模型的库。这些传统的包可以帮助开发人员在创建复杂的工作流时更有效地工作。

Apache Hadoop是一个基于java的开源、健壮、容错的大数据处理平台，它来自Apache软件基础。Hadoop可以处理任何类型的信息，包括有组织的、半结构化的和非结构化的数据。Hadoop中的每个任务都被分解成小的子任务，然后分配给Hadoop集群中的每个数据节点。在Hadoop集群中，每个数据节点处理的数据量适中，因此网络流量较低。

凭借便捷的研究工具和一流的技术，ATLAS。它可以帮助你找到有意义的见解。这可以用于学术研究、市场研究和客户体验研究，包括定性和组合方法分析。

HPCC的大数据处理解决方案由LexisNexis风险解决方案公司创建，在通用平台、结构和脚本语言下提供数据处理服务。它代表了最有效的大数据解决方案之一，允许用户使用最少的编程完成作业。

Apache Cassandra数据库通常用于有效地组织大量信息。对于那些在数据中心宕机时无法承受数据损失的企业来说，它是最好的工具。Cassandra是一个NoSQL数据库，它允许你在集群之间无缝地水平传输数据。它具有巨大的可伸缩性，并且不局限于连接或预定义模式。

Apache Storm是一个主从架构计算系统。它非常适合在短时间内分析大量数据。由于其低延迟、可扩展性和易于部署，Storm是实时智能领域的领先工具。由于Strom是开源的，小型和大型企业都在使用它。

在本文中，您了解了大数据处理及其特点。大数据处理已经成为一种趋势技术，大数据工具在组织数据分析过程中发挥着巨大的作用。使用大数据工具来存储、处理和分析数据已经改变了数据知识发现的环境，特别是数据预处理过程。