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大数据处理工作流程图

今天给大家分享大数据处理工作流程图，其中也会对大数据处理工作的流程包括哪些阶段的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的步骤，那么大家知道不知道数据分析的步骤是什么呢？一般来说，数据分析有4个过程，这4个过程就是设计数据分析方案、数据挖掘、数据处理及呈现和数据分析。

数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。

（图片来源网络，侵删）

确定分析目的，评估现有数据是否足够充足，如果不够的话需要去收集，对数据进行总结分析；收集数据，可以***用列表等方法，也可以***用运用折线、扇形、条形进行作图；对数据进行分析总结，全面分析其涨幅、布局。

数据分析的步骤可以总结为以确定目标、收集数据、清洗和整理数据、探索性数据分析等。首先明确需要解决的问题或研究的目标。具体的问题定义有助于指导后续的数据分析过程，并确定所需的数据类型和收集方法。

1、数据***集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即***集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。

（图片来源网络，侵删）

2、大数据工程师可以做数据分析工作，收集，处理和执行统计数据分析，运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、大数据工程技术人员的工作内容大数据工程技术人员是指从事大数据***集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

4、大数据项目经理工作内容：项目需求、进度、质量、成本管理。

5、大数据研发工程师：这个岗位是需求量最大的，日常工作内容有三个方面：第一是数据的***集，比如爬虫、日志***集等；第二是数据预处理、ETL工作，比如数据清洗、转换、集成、规约等；第三是大数据应用和可视化的开发。

6、大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。

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。

Storm Storm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。

批处理批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

基础架构云存储、分布式文件存储等。数据处理自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

虽然Kappa架构看起来简洁，但实施难度相对较高，尤其是对于数据重播部分。适用场景：和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

Hadoop：Hadoop是大数据领域最著名的分布式计算框架，它提供了分布式存储和计算功能，用于处理海量数据。Spark：ApacheSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算能力和优秀的容错性能。

关于大数据处理工作流程图，以及大数据处理工作的流程包括哪些阶段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。