南京大数据分析入门辅导机构，推荐和盈IT培 训学校，和盈教育IT培训机构，能够为你提供良好的技 术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个 学习者特定的需求为其配置合适的资产组合，无疑更加 符合学习者的需求。每一位授课老师不仅具备多年的实 际教学经验，还具备丰富的项目工作经验，因为对于这 个行业来说，只有丰富的实战经验才能更好地把经验传 授给学生。
今天的大数据培训分析入门，我们来讲如何处理和 分析数据？
大数据分析流程，我们可以分为比较大的三个步 骤：收集数据、导入和预处理数据以及统计分析。
步骤1：收集数据
对于企业来说，要搭建大数据分析平台，首先需要 知道需要收集哪些数据。考虑到数据收集的难度和成 本，大数据分析平台并不收集企业的所有数据，而是收 集直接或间接相关的数据。 在程收集大数据的困难主要是由于高并发数，因为 数以千计的用户可能同时访问和操作，如12306和淘 宝，他们的并发访问在2007年达到数百。因此，需要在 收集端部署大量数据库来提供支持。如何在这些数据库 之间执行负载平衡和碎片化也需要深入思考。
步骤2：导入和预处理数据
确定需要收集哪些数据后，下一步是统一处理来自不同来源的数据。 目前，企业需要使用ETL工具将分布式和异构数据 源(如关系数据和平面数据文件)中的数据提取到临时中 间层进行清理、转换和集成，并将这些数据从前端导入 到集中式的大规模分布式数据库或分布式存储集群中， 较后加载到数据仓库或数据集市中，成为在线分析处理 和数据挖掘的基础。对于导入和预处理数据源，较大的 挑战是导入的数据量，通常达到每秒100万亿甚至千兆 位。
步骤3：统计分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集 群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满 足较常见的分析需求。在这方面，一些实时要求将使用 EMC的GreenPlum、Oracle的数据库云服务器、基于 MySQL的列存储Infobright等。而一些批处理或半结构 化-based数据要求可以使用hadoop。