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大数据处理流程包括:数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析和数据呈现 。
1.数据收集的概念:目前业内有两种解释:一是数据从无到有的过程(web服务器打印的日志 , 用户收集的日志等 。)称为数据收集;另一方面 , 使用Flume等工具将数据收集到指定位置的过程也称为数据收集 。
2.数据预处理:利用mapreduce程序对采集的原始日志数据进行预处理,如清洗、格式化、过滤掉脏数据等 。,并将其梳理成点击流模型数据 。
3.数据仓库:将预处理后的数据导入HIVE warehouse中相应的库和表中 。
4.数据分析:项目的核心内容是根据需求开发ETL分析报表,得到各种统计结果 。
5.数据呈现:可视化从分析中获得的数据,通常通过图表 。
【大数据的处理流程】以上解释了大数据的处理流程 。这篇文章已经分享到这里了,希望对大家有所帮助 。
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