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大数据的数据解决流程
整个数据解决流程可以概括为一致的数据导入、存储与解决，以及最终的数据导出与运行。
一、数据起源与类型数据起源包含外部业务数据，如相关数据库（如mysql、oracle、hbase、es）、外部日志数据（如埋点数据、运行日志、系统日志），以及外部数据（如第三方平台数据API接口、下载的文档如excel、json等）。
数据类型分为结构化数据（普通指相关数据库的数据，具备固定的数据形式）、半结构化数据（具备必定的数据结构但数据形式不固定，如json、xml、html、日志文件）与非结构化数据（如图片、视频、文本、语音等）。
目前接触的关键是结构化与半结构化数据，非结构化数据的解决理论由人工默认的图像识别、语音识别来成功。
二、数据导入与存储一致数据存储平台分为离线数据存储平台（如hive，基于hdfs）与实时数据存储平台（如kafka）。
离线数据经过离线同步工具（如sqoop、datax、自定义程序）依照全量和增量方式导入到hive中。
实时数据则经过实时同步工具（如flume、canal、自定义程序）同步至kafka平台。
三、数据解决数据解决分为离线与实时两局部。
离线局部，数据以表方式存储，可相互关联剖析，经常使用大数据批解决软件（如spark、mapreduce、prseto、impala）启动解决。
实时局部，数据组织为分层方式，依据业务状况剖析，选用实时数据解决软件（如flink、storm、spark steaming）启动实时解决。
四、数据导出经过解决的数据需导出至外部存储工具，如mysql、druid、clickhouse、redis、hbase、es等，以供业务方经常使用。
导出方式需依据业务状况详细剖析，思考配置成功、查问性能、稳固性与吞吐量等起因。
五、数据运行数据运行触及数据报表、目的统计剖析、数据导出明细（如mysql、druid、clickhouse、redis、hbase、es）以及介绍、预测、搜查等算法（如redis、hbase）。
简述大数据平台的解决流程
简述大数据平台的解决流程内容如下：
例如，可以经过网络抓取技术抽取网页数据，经过设施传感器等配件采集技术抓取物联网设施上的数据，经过ETL（Extract-Transform-Load）工具对已有的数据库或文件启动数据提取、转换和加载。
2.数据解决：在数据解决方面，须要依据详细的业务场景启动数据荡涤、去噪、数据归一化、数据聚合、数据计算等操作。
例如，在电商行业，可以将用户的搜查记载、购物记载、评估记载等启动聚合，得出用户的兴味偏好，并经过机器学习算法启动精准介绍；在智慧市区畛域，可以经过物联网设施采集到的少量传感器数据，实时监测市区的交通状况、气候状况等，为市区布局提供数据允许。
3.数据存储：在数据存储方面，为了更好地存储和治理海量数据，理论驳回散布式存储系统，例如Hadoop、Cassandra、MongoDB等。
这些系统能够允许高牢靠性、高可裁减性的数据存储，同时也能够启动数据备份和灾备解决。
4.数据剖析：在数据剖析方面，理论驳回各种算法和工具来开掘数据中的价值消息。
例如，可以驳回数据开掘算法，如分类、聚类、关联规定等，从中得出潜在的商业时机或危险；也可以驳回机器学习算法启动预测建模，如决策树、豪华贝叶斯、神经网络等。
5.可视化展现：将剖析结果经过图表、仪表板等方式展现进去，有助于用户更好地理解数据剖析结果。
例如，经过柱状图来展现不同商品的开售状况，经过地图来展现市区的人口密度和交通状况等。
6.数据安保与隐衷包全：大数据平台中的数据安保和隐衷包全是至关关键的，须要制订相关的安保规范和流程，以确保数据的秘密性、完整性和可用性。
例如，关于医疗行业的数据，或者触及到患者的隐衷消息，须要采取相应的加密和脱敏技术，防止数据暴露和滥用。
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