大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
大数据处理的流程
具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
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整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。 大数据处理的流程具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。 大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个...
题1：给定一个大小超过100亿的文件，该文件是用来存储IP地址，找到出现次数最多的IP地址。
分析：100亿就是大约就是10G，对于现在的计算机而言，内存中无法容纳这么大的文件。
解决：将一个大文件切分为多个小文件，例如：我们可以将该100亿的大文件切分为1000个文件，即每个文件的大小大约就是10M，那么就可以在内存中容纳得下了。
那么，我们要怎...
根据之前的定义：
数据处理
是对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前的必不可少的阶段。
数据处理
的基本目的是从大量的、杂乱无章的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
第一步，数据清洗。顾名思义，数据清洗就是将多余重复的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错...
大数据
蕴含巨大价值，引起了社会各界的高度关注。
大数据
的来源多种多样，从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘和分析，或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量，需要对数据进行预处理。
数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。
1 .数据清洗
现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失
数据处理
、噪声
数据处理
，以及不一致
数据处理
。
对于缺失的数据，可以采用忽略该条记录、手动补充缺失值、利用默认值填补缺失值、利用均值填
本文隶属于专栏《100个问题搞定
大数据
理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
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大数据
理论体系
大数据
处理
流程
主要分为3步：
1.数据抽取和集成
2.数据分析
3.数据解释
1.数据抽取与集成
由于
大数据
处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据
文章目录（一）
大数据
的定义（二）
大数据
的4V特征（1）大量（Volume）（2）（三）
大数据
思维变革（四）
大数据
处理过程（五）
大数据
的应用
（一）
大数据
的定义
大数据
（Big data），又称为巨量资料，指的是在传统
数据处理
应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语
（二）
大数据
的4V特征
（1）大量（Volume）
（三）
大数据
思维变革
（四）
大数据
处理过程
（五）
大数据
的应用
Android开发中的
四大
组件是指Activity、Service、Broadcast Receiver和Content Provider。这些组件都是Android应用程序架构的核心部分，每个组件都具有不同的作用和职责。
1. Activity：Activity是Android应用程序的界面展示部分，负责用户界面的显示和处理用户的输入事件。每个Activity代表了一个单独的屏幕和用户交互的页面。Activity可以通过Intent来调用其他Activity。
2. Service：Service是一种可以在后台执行长时间运行任务的组件，即使用户进入其他应用程序或者将屏幕关闭，Service 仍然可以继续运行。Service通常用于执行一些需要耗费大量时间的任务，例如播放音乐、下载数据等。
3. Broadcast Receiver：Broadcast Receiver是一种可以接收系统或者应用程序发送的广播消息的组件，可以监听到系统事件、网络状态变化、电池电量等各种事件。当广播消息到达时，Broadcast Receiver 会执行相应的操作，例如通知用户、执行某个任务等。
4. Content Provider：Content Provider是一种用于实现应用程序之间数据共享的组件。通过Content Provider，应用程序可以向外部应用程序提供自己的数据，并且可以从其他应用程序中获取数据。Content Provider通常用于共享一些通用的数据，例如联系人数据、媒体库等。
