大数据处理的四个主要流程（大数据处理）

你们好，最近小活发现有诸多的小伙伴们对于大数据处理的四个主要流程，大数据处理这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种，分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。

2、数据分析师大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。

3、大数据处理的第三个步骤就是数据解释。

4、大数据处理的流程中用户最关心的是数据出来的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解，因此数据处理结果的展示非常重要，可视化和人机交互是数据解释的主要技术。这个步骤能够让我们知道我们分析数据的结果。

5、当然，使用可视化技术，可以将处理的结果通过图形的方式直观的呈现给用户，标签云、历史流、空间信息流等是常用的可视化技术，用户可以根据自己的需求灵活的使用这些可视化技术。而人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步的分析，使用户参与到数据分析的过程中，使用户可以深刻的理解数据分析的结果。这些都是我们所关注的内容。

以上就是大数据处理这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。

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