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扣丁學堂大數(shù)據(jù)培訓總結(jié)數(shù)據(jù)處理分析的經(jīng)驗有哪些

2018-11-09 16:39:24 2303瀏覽

本篇文章扣丁學堂大數(shù)據(jù)培訓小編和讀者們分享一下處理海量數(shù)據(jù)有哪些經(jīng)驗和技巧，小編簡單的羅列一下供大家參考，下面就隨小編一起來了解一下吧。

1、優(yōu)化查詢SQL語句

在對海量數(shù)據(jù)進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲過程是數(shù)據(jù)庫工作人員的職責，也是檢驗數(shù)據(jù)庫工作人員水平的一個標準，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關(guān)聯(lián)，少用或不用游標，設(shè)計好高效的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)等都十分必要。

2、使用文本格式進行處理

對一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫，如果對復雜的數(shù)據(jù)處理，必須借助程序，那么在程序操作數(shù)據(jù)庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快;對文本進行處理不容易出錯;文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者csv格式(文本格式)，對它進行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入數(shù)據(jù)庫再做清洗。

3、 定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制

海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性，極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如，同樣的數(shù)據(jù)中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現(xiàn)的原因可能為應用程序的錯誤，系統(tǒng)的錯誤等，這是在進行數(shù)據(jù)處理時，必須制定強大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯處理機制。

4、 建立視圖或者物化視圖

視圖中的數(shù)據(jù)來源于基表，對海量數(shù)據(jù)的處理，可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。

5、 避免使用32位機子(極端情況)

目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制，而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數(shù)的限制也十分重要。

6、考慮操作系統(tǒng)問題

海量數(shù)據(jù)處理過程中，除了對數(shù)據(jù)庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務器的，而且對系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對操作系統(tǒng)自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。

7、使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲

數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。

8、使用采樣數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘

基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進行采樣，抽取出400萬行，經(jīng)測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。

還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數(shù)值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。

海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢，對數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。

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