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大数据系统拥有的功能模块

发布时间:2021-12-29 20:30:44 所属栏目:百科 来源:互联网
导读:大数据系统包含的功能模块 大数据系统应包含的功能模块,首先是能够从多种数据源获取数据的功能,数据的预处理(例如,清洗,验证等),存储数据,数据处理、数据分析等(例如做预测分析,生成在线使用建议等等),最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 各种各样
大数据系统包含的功能模块
 
大数据系统应包含的功能模块,首先是能够从多种数据源获取数据的功能,数据的预处理(例如,清洗,验证等),存储数据,数据处理、数据分析等(例如做预测分析,生成在线使用建议等等),最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
 
各种各样的数据源
 
当今的IT生态系统,需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序,批量上传或feed,流媒体直播数据,来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
 
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如,在线的Web应用程序可能会使用SOAP/XML格式通过HTTP发送数据,feed可能会来自于CSV文件,其他设备则可能使用MQTT通信协议。
 
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内,并且通常这些系统都是外部应用程序,由第三方供应商或团队提供并维护,所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
 
数据采集
 
第一步,获取数据。这个过程包括分析,验证,清洗,转换,去重,然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。
 
在下面的章节中,本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意,本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
 
存储数据
 
第二步,一旦数据进入大数据系统,清洗,并转化为所需格式时,这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
 
数据处理和分析
 
第三步,在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的,包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序,在规定的时间间隔内进行数据结果归集,执行机器学习算法,预测分析等。
 
数据的可视化和数据展示
 
最后一个步骤,展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。
 
 

(编辑:源码网)

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