大数据处理的关键技术有哪些
大数据开发涉及到的关键技术：
大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
大数据处理技术
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。
大数据分析及挖掘技术
大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
大数据展示技术
在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。
数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
大数据量并发处理
大数据量并发处理
大并发大数据量请求的处理方法
大并发大数据量请求一般会分为几种情况：
1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作
2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
对于第一种情况一般处理方法如下：
一。对服务器层面的处理
1. 调整IIS 7应用程序池队列长度
由原来的默认1000改为65535。
IIS Manager ApplicationPools Advanced Settings
Queue Length : 65535
2. 调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置
由原来的默认5000改为100000。
c:windowssystem32inetsrvappcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000
在%systemroot%System32inetsrvconfigapplicationHost.config中可以查看到该设置：
[html] view plaincopy
serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" /
[html] view plain copy
serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" /
3. 调整machine.config中的processModelrequestQueueLimit的设置
由原来的默认5000改为100000。
[html] view plaincopy
configuration
system.web
processModel requestQueueLimit="100000"/
[html] view plain copy
configuration
system.web
processModel requestQueueLimit="100000"/
4. 修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
由原来的默认5000改为100000。
reg add HKLMSystemCurrentControlSetServicesHTTPParameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4个设置，就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上，就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现，处理能力强，而且与系统无关，但是价格贵,配置困难，不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备，大访问量，简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的，能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件，Linux下的LVS软件。
二。对数据库层面的处理
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
开放式并发（Optimistic Concurrency） - 假定并发冲突只是偶尔发生，绝大多数的时候并不会出现； 那么，当发生一个冲突时，仅仅简单的告知用户，他所作的更改不能保存，因为别的用户已经修改了同一条记录
保守式并发（Pessimistic Concurrency） – 假定并发冲突经常发生，并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为；那么，当一个用户开始编辑一条记录，锁定该记录，从而防止其他用户编辑或删除该记录，直到他完成并提交自己的更改
当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
并发控制的类型
通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：
保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
保守式并发
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
开放式并发
在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。
当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
最后的更新生效
当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：
用户 A 从数据库获取一项记录。
用户 B 从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。
在上述情况中，用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制
因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。
如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。
版本号方法
在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。
处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本号进行比较：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。
保存所有值方法
使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。
对于第二种情况的处理：
因为是大并发请求，也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对大数据量进行检索，所以需要考虑查询效率的问题
1.对表按查询条件建立索引
2.对查询语句进行优化
3.可以考虑对查询数据使用缓存
对于第三种情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
2.将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多
大数据处理一般有哪些流程?
第一，数据收集
定义：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简略的查询和处理工作。
特色和应战：并发系数高。
运用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特色各不相同。
第二，统计剖析
定义：将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型分布式数据库 或者分布式存储集群，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的剖析需求。
特色和应战：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询恳求多。
运用的产品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做离线剖析为主之外，其他产品可做实时剖析。
第三，发掘数据
定义：基于前面的查询数据进行数据发掘，来满足高档其他数据剖析需求。
特色和应战：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。
运用的产品：R，Hadoop Mahout。
关于大数据处理一般有哪些流程，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据处理有哪些关键技术
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
1、大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。
2、大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。
3、大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
4、大数据处理
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
大数据并行处理技术主要研究哪些方面的内容
时间重叠
时间重叠是在并行性概念中引入时间因素，即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部件，以加快硬件周转而赢得速度。这各并行措施表现在指令解释的重叠及流水线部件与流水线处理机。
资源重复
资源重复是在并行性概念中引入空间因素。这种措施提高计算机处理速度最直接，但由于受硬件价格昂贵的限制而不能广泛使用。目前，随着硬件价格的降低，已在多种计算机系统中使用，如多处理机系统、陈列式处理机等。
资源共享
资源共享也是在并行性概念中引入时间因素，它是通过软件的方法实现的。即多个用户按一定的时间顺序轮流使用同一套硬件设备；既可以是按一定的时间顺序共享CPU，也可以是CPU与外围设备在工作时间上的重叠。这种并行措施表现在多道程序和分时系统中，而分布式处理系统和计算机网络则是更高层次的资源共享。
从第一台电子计算机发明，电子计算机已经经历了五代。计算机发展到第四代
如何进行大数据处理?
大数据处理之一：收集
大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作
大数据处理之二：导入/预处理
虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。
大数据处理之三：核算/剖析
核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：发掘
主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。
关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据处理分析技术类型有哪些?
1、交易数据
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流，这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。
大数据的常见处理流程
大数据的常见处理流程
具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
统计/分析
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。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。