现在不管是什么企业都会接触到Java大数据这块，大数据也在逐渐彰显出自己的优势特点，对于数据处理这块必定是专业人员去操作，有些经验不足的人处理思路并不清晰，那么关于大数据的处理流程，你是否了解?接下来老师给大家讲一讲大数据处理流程：
Java大数据都需要学什么？
1.数据采集
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单的查询和处理工作。
特点和挑战：并发系数高。
使用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特点各不相同。
2.统计分析
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分析需求。
特点和挑战：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询请求多。
使用的产品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做离线分析为主之外，其他产品可做实时分析。
3.挖掘数据
定义：基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求。
特点和挑战：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。
使用的产品：R，Hadoop Mahout
以上就是小编给大家讲解的内容了，希望能对大家有所帮助，关于大数据处理的流程大家一定要细心研究，如果稍有不慎，后果将非常严重。一入Java行，深似海，大家保重。
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