大数据开发工作流程

接下来为大家讲解大数据处理开发方案怎么写，以及大数据开发工作流程涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、五种大数据处理架构
• 2、大数据分析技术及其解决方案大数据分析技术
• 3、对于有重复数据的大量数据怎么处理

五种大数据处理架构

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、大数据计算框架的种类包括： 批处理计算框架：这类框架适用于对大规模离线数据进行处理和分析。代表性的批处理计算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式计算框架：流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。它能够实时接收数据并处理，根据需求输出结果。

3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

4、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

大数据分析技术及其解决方案大数据分析技术

数据管理：建立一个强大的数据湖 将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。

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。

细分剖析 细分剖析是数据剖析的根底，单一维度下的目标数据信息价值很低。细分办法能够分为两类，一类是逐步剖析，比方：来北京市的访客可分为向阳，海淀等区；另一类是维度穿插，如：来自付费SEM的新访客。细分用于处理一切问题。

大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。

大数据的技术 数据***集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据收集和存储技术：这包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理和数据仓库等技术，它们的作用是收集、整理和存储海量数据，确保数据为后续分析做好准备。 分布式计算技术：由于大数据的处理量巨大，分布式计算技术成为必要选择。

对于有重复数据的大量数据怎么处理

1、如果大量的数据已经输入完毕，这时我们需要将相同的数据找出来并将其删除，方法是：选中需要删除重复项的单元格区域，然后切换到“数据”标签页，直接单击工具栏中的“删除重复项”，此时会打开“删除重复项”对话框（如图3），确认后就会将指定区域中的所有重复内容一次性清除。

2、网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

3、用替换功能，Ctrl+H打开替换窗口，查找栏输入想删掉的文字，替换栏不写东西，全部替换。也可以使用函数=substitute（a1，删除内容，）。

4、使用unique函数去除重复数据。unique函数可以返回一个矩阵，其中包含输入矩阵中的所有唯一值。例如，如果要去除一个包含重复数据的列向量A，可以使用以下代码：CopyB=unique（A）。将去除重复数据后的矩阵B导出到Excel文件中。可以使用xlswrite函数将矩阵B写入Excel文件中。

5、选中数据 点击”插入“选项卡 选择”数据***表“在行标签中，选择第一列 在Σ数值中，选择另一列（需要求和的那一列），设置为”求和项“，即可。

6、打开数据表，选中需要进行筛选的目标数据列，在开始菜单栏中找到“条件格式 → 突出显示单元格规则 → 重复项”。可以看到重复项都被标注成了红色，接下来就可以处理这些重复数据。利用数据***表找出重复项 打开数据表，选中所有数据，在“插入”菜单中找到“数据***表”，点击即可建立数据***。

关于大数据处理开发方案怎么写，以及大数据开发工作流程的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。