大數(shù)據(jù)常見處理流程包括：原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、統(tǒng)計分析、存儲至數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)導出、導入數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化。



圖片來源：學堂在線《大數(shù)據(jù)導論》

一、原始數(shù)據(jù)采集

原始數(shù)據(jù)采集的方式包括：爬蟲程序采集、應(yīng)用數(shù)據(jù)采集。

爬蟲程序采集可在互聯(lián)網(wǎng)中爬取需要的數(shù)據(jù)。

應(yīng)用數(shù)據(jù)采集是指通過集群或分布式部署方式，將應(yīng)用程序的日志文件存儲于多個服務(wù)器中，再將日志文件數(shù)據(jù)集中存儲。

二、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)存儲

因為采集的數(shù)據(jù)中包含不符合要求的數(shù)據(jù)，如格式?jīng)_突的數(shù)據(jù)、漏項的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)等，所以需要數(shù)據(jù)清洗將不符合要求的數(shù)據(jù)去除。

數(shù)據(jù)清洗過程可以較簡單，也可以較復雜?？梢酝ㄟ^向數(shù)據(jù)缺失位置添加某值的方式簡單完成數(shù)據(jù)清洗（含個人理解）；也可以通過復雜的機器學習模型清洗數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗可借助ETL軟件（根據(jù)百度百科：ETL是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)）。一般，數(shù)據(jù)被清洗后，數(shù)據(jù)量較大，無法存儲于計算機內(nèi)存中，因此，需將數(shù)據(jù)存儲于HDFS（數(shù)據(jù)存儲）中或其他大數(shù)據(jù)存儲方式中。

三、統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)倉庫

統(tǒng)計分析可通過選擇合適統(tǒng)計分析工具完成?？墒褂肕apReduce技術(shù)實現(xiàn)并行統(tǒng)計分析，也可使用Hive數(shù)據(jù)倉庫（Hive數(shù)據(jù)倉庫具有數(shù)據(jù)整理、特殊查詢、分析存儲功能）、Python、R等進行統(tǒng)計分析。

統(tǒng)計分析的難點不在于選擇統(tǒng)計分析工具，而在于需求和分析對象。個人理解：具體的需求和分析對象多樣導致統(tǒng)計分析不能簡單地以某一方式解決所有統(tǒng)計分析問題。

統(tǒng)計分析結(jié)束后，數(shù)據(jù)可被存儲于數(shù)據(jù)倉庫中，可使用Hive數(shù)據(jù)倉庫搭建所需的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)不能直接向用戶呈現(xiàn)。

四、數(shù)據(jù)導出和數(shù)據(jù)庫

因為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)不能直接向用戶呈現(xiàn)，所以需要將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫導出，并將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)庫中以實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)導出可使用Sqoop（Sqoop可提供數(shù)據(jù)導入功能）。

數(shù)據(jù)庫一般為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

五、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化的目標是使數(shù)據(jù)可被直觀展示，傳統(tǒng)圖形化展示方式種類較多（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解：傳統(tǒng)圖形化展示方式包括條形圖、排列圖、餅圖、環(huán)形圖等）。大數(shù)據(jù)新型可視化方式包括：氣泡圖、數(shù)據(jù)畫像、地圖涂色等。

六、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

下文介紹Hadoop自帶的MapReduce應(yīng)用案例WordCount，WordCount可統(tǒng)計文件的詞頻。

（1）啟動Hadoop系統(tǒng)服務(wù)，需啟動HDFS與Yarn服務(wù)（根據(jù)百度百科：Yarn是新的Hadoop資源管理器，是通用資源管理系統(tǒng)）。



圖中紅框內(nèi)命令為HDFS啟動命令，綠框內(nèi)命令為Yarn服務(wù)啟動命令，圖片來源：根據(jù)學堂在線《大數(shù)據(jù)導論》資料制作

（2）檢查Hadoop安全模式是否為“OFF”狀態(tài)，如果Hadoop安全模式的狀態(tài)為“ON”，則只能讀取HDFS中的數(shù)據(jù)，不能向HDFS中寫入數(shù)據(jù)。

（3）準備需要處理的數(shù)據(jù)，即查看文本文件中的內(nèi)容。



圖中紅框內(nèi)命令為查看文件內(nèi)容命令，綠框內(nèi)為文件中的內(nèi)容，圖片來源：根據(jù)學堂在線《大數(shù)據(jù)導論》資料制作

（4）執(zhí)行WordCount應(yīng)用程序。WordCount的具體命令是hadoopjar hadoopmapreduce-examples-2.9.2.jarwordcount 被統(tǒng)計文件的目錄名與文件名 統(tǒng)計結(jié)果輸出文件目錄名與文件名。



圖中紅框內(nèi)為WordCount應(yīng)用程序統(tǒng)計結(jié)果輸出文件的內(nèi)容，圖片來源：根據(jù)學堂在線《大數(shù)據(jù)導論》資料制作

審核編輯：劉清