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大数据的数据处理包括哪些方面的内容

　　大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析。

　　收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。

　　数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。

　　存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。

　　变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。

　　分析：通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，帮助企业决策。

大数据处理流程包括哪些

　　品牌型号：华为MateBook D15

　　 系统：Windows 10

　　 大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。

　　 1、数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。

　　 2、数据预处理：通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。

　　 3、数据入库：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。

　　 4、数据分析：项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果。

　　 5、数据展现：将分析所得数据进行数据可视化，一般通过图表进行展示。