海外云服务器大数据如何处理

2021-01-29 点击人数:20

  海外云服务器的大数据处理是非常必要的。再来看看海外云服务器大数据处理的信息。

  1.大数据处理:采集

  海外云服务器大数据的收集是指使用多个数据库从客户端(网络、应用或传感器形式等)接收数据,用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。例如,电子商务公司使用传统的关系数据库MySQL和Oracle来存储每个业务数据。此外,像Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也经常用于数据的收集。

  在海外云服务器大数据的收集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,同时可能有成千上万的用户访问和操作。例如,火车票销售网站和淘宝,并发访问量在高峰时达到数百万,因此需要在收集方面配置大量的数据库。如何在这些数据库之间平衡负载和分片确实需要深入思考和设计。

  2.大数据处理:导入/预处理

16

  尽管收集端本身会有很多数据库,但如果要有效地分析这些海量数据,还是应该把这些来自前端的数据导入到集中的大型分布式数据库中,或者分布式存储群中,并且可以在导入的基础上进行简单的清洗和预处理。也有一些用户在导入时使用Twitter的Storm来计算数据,以满足部分业务的实时计算需求。

  导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒的导入量往往达到百兆甚至千兆级。

  3.大数据处理:统计/分析

  统计和分析主要利用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的大量数据进行普通分析和分类总结,以满足大多数常见的分析需求。在这方面,一些实时需求将使用EMCGreenPlum、OracleExadata和基于MySQL的列式存储Infobright,而一些批量处理或基于半结构数据的需求可以使用Hadoop。

  统计和分析这一部分的主要特征和挑战是分析相关数据量大,系统资源,别是I/O占有很大。

  4.大数据处理:挖掘

  与以前的统计和分析过程不同,数据挖掘一般没有预先设定的主题,主要在现有数据上进行基于各种算法的计算,发挥预测(Predict)的效果,实现高级数据分析的需求。典型的算法有聚类Kmeans、统计学习SVM、分类NaiveBayes等,主要使用HadoopMahout等。该过程的特点和挑战主要是挖掘算法复杂,计算相关数据量和计算量大,常用数据挖掘算法以单线程为主。

  整个海外云服务器大数据处理的一般过程至少要满足这四个步骤,才能算是一个相对完整的大数据处理。腾讯云有一套独立独特的大数据处理方案。不用我多说,腾讯的大数据大家都知道。推荐阅读:海外云服务器大数据处理分析常见方法


cache
Processed in 0.005627 Second.