大數據處理流程的主要環節.docx_第1頁
大數據處理流程的主要環節.docx_第2頁
大數據處理流程的主要環節.docx_第3頁
大數據處理流程的主要環節.docx_第4頁
大數據處理流程的主要環節.docx_第5頁
免費預覽已結束,剩余3頁可下載查看

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

八爪魚云采集網絡爬蟲軟件 大數據處理流程的主要環節大數據處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析、數據展示/數據可視化、數據應用等環節,其中數據質量貫穿于整個大數據流程,每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。通常,一個好的大數據產品要有大量的數據規模、快速的數據處理、精確的數據分析與預測、優秀的可視化圖表以及簡練易懂的結果解釋,本節將基于以上環節分別分析不同階段對大數據質量的影響及其關鍵影響因素。一、數據收集在數據收集過程中,數據源會影響大數據質量的真實性、完整性數據收集、一致性、準確性和安全性。對于Web數據,多采用網絡爬蟲方式進行收集,這需要對爬蟲軟件進行時間設置以保障收集到的數據時效性質量。比如可以利用八爪魚爬蟲軟件的增值API設置,靈活控制采集任務的啟動和停止。二、數據預處理大數據采集過程中通常有一個或多個數據源,這些數據源包括同構或異構的數據庫、文件系統、服務接口等,易受到噪聲數據、數據值缺失、數據沖突等影響,因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理,以保證大數據分析與預測結果的準確性與價值性。大數據的預處理環節主要包括數據清理、數據集成、數據歸約與數據轉換等內容,可以大大提高大數據的總體質量,是大數據過程質量的體現。數據清理技術包括對數據的不一致檢測、噪聲數據的識別、數據過濾與修正等方面,有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性和可用性等方面的質量;數據集成則是將多個數據源的數據進行集成,從而形成集中、統一的數據庫、數據立方體等,這一過程有利于提高大數據的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;數據歸約是在不損害分析結果準確性的前提下降低數據集規模,使之簡化,包括維歸約、數據歸約、數據抽樣等技術,這一過程有利于提高大數據的價值密度,即提高大數據存儲的價值性。數據轉換處理包括基于規則或元數據的轉換、基于模型與學習的轉換等技術,可通過轉換實現數據統一,這一過程有利于提高大數據的一致性和可用性。總之,數據預處理環節有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性、可用性、完整性、安全性和價值性等方面質量,而大數據預處理中的相關技術是影響大數據過程質量的關鍵因素三、數據處理與分析1、數據處理大數據的分布式處理技術與存儲形式、業務數據類型等相關,針對大數據處理的主要計算模型有MapReduce分布式計算框架、分布式內存計算系統、分布式流計算系統等。MapReduce是一個批處理的分布式計算框架,可對海量數據進行并行分析與處理,它適合對各種結構化、非結構化數據的處理。分布式內存計算系統可有效減少數據讀寫和移動的開銷,提高大數據處理性能。分布式流計算系統則是對數據流進行實時處理,以保障大數據的時效性和價值性。總之,無論哪種大數據分布式處理與計算系統,都有利于提高大數據的價值性、可用性、時效性和準確性。大數據的類型和存儲形式決定了其所采用的數據處理系統,而數據處理系統的性能與優劣直接影響大數據質量的價值性、可用性、時效性和準確性。因此在進行大數據處理時,要根據大數據類型選擇合適的存儲形式和數據處理系統,以實現大數據質量的最優化。2、數據分析大數據分析技術主要包括已有數據的分布式統計分析技術和未知數據的分布式挖掘、深度學習技術。分布式統計分析可由數據處理技術完成,分布式挖掘和深度學習技術則在大數據分析階段完成,包括聚類與分類、關聯分析、深度學習等,可挖掘大數據集合中的數據關聯性,形成對事物的描述模式或屬性規則,可通過構建機器學習模型和海量訓練數據提升數據分析與預測的準確性。數據分析是大數據處理與應用的關鍵環節,它決定了大數據集合的價值性和可用性,以及分析預測結果的準確性。在數據分析環節,應根據大數據應用情境與決策需求,選擇合適的數據分析技術,提高大數據分析結果的可用性、價值性和準確性質量。四、數據可視化與應用環節數據可視化是指將大數據分析與預測結果以計算機圖形或圖像的直觀方式顯示給用戶的過程,并可與用戶進行交互式處理。數據可視化技術有利于發現大量業務數據中隱含的規律性信息,以支持管理決策。數據可視化環節可大大提高大數據分析結果的直觀性,便于用戶理解與使用,故數據可視化是影響大數據可用性和易于理解性質量的關鍵因素。大數據應用是指將經過分析處理后挖掘得到的大數據結果應用于管理決策、戰略規劃等的過程,它是對大數據分析結果的檢驗與驗證,大數據應用過程直接體現了大數據分析處理結果的價值性和可用性。大數據應用對大數據的分析處理具有引導作用。在大數據收集、處理等一系列操作之前,通過對應用情境的充分調研、對管理決策需求信息的深入分析,可明確大數據處理與分析的目標,從而為大數據收集、存儲、處理、分析等過程提供明確的方向,并保障大數據分析結果的可用性、價值性和用戶需求的滿足。網站采集教程:八爪魚網頁視頻URL采集:/tutorialdetail-1/spurlxz.html知乎回答內容采集:/tutorialdetail-1/zh-hd-7.html八爪魚代理IP功能說明(7.0版本):/tutorialdetail-1/dlip_7.html阿里巴巴采集器:/tutorialdetail-1/1688qiyemlcj.html大眾點評評價數據的采集:/tutorialdetail-1/dzdppj.html八爪魚采集遇到一二頁重復循環的解決辦法:/tutorialdetail-1/yeycf_7.html八爪魚90萬用戶選擇的網頁數據采集器。1、操作簡單,任何人都可以用:無需技術背景,會上網就能采集。完全可視化流程,點擊鼠標完成操作,2分鐘即可快速入門。2、功能強大,任何網站都可以采:對于點擊、登陸、翻頁、識別驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據的網頁,均可經過簡單設置進行采集。3、云采集

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論