在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,將數(shù)據(jù)脫機輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤。這個階段也可以稱為數(shù)據(jù)的錄入階段。數(shù)據(jù)錄入以后，就要由計算機對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為此預(yù)先要由用戶編制程序并把程序輸入到計算機中，計算機是按程序的指示和要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的。所謂處理,就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。***輸出的是各種文字和數(shù)字的表格和報表。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已***地用于各種企業(yè)和事業(yè)，內(nèi)容涉及薪金支付，票據(jù)收發(fā)、***和庫存管理、生產(chǎn)調(diào)度、計劃管理、銷售分析等。它能產(chǎn)生操作報告、金融分析報告和統(tǒng)計報告等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)涉及到文卷系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等方面的技術(shù)。HDFS有著高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的硬件上。鼓樓區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理排行榜

計算機數(shù)據(jù)處理主要包括8個方面。①數(shù)據(jù)采集:采集所需的信息。②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：把信息轉(zhuǎn)換成機器能夠接收的形式。③數(shù)據(jù)分組：指定編碼，按有關(guān)信息進(jìn)行有效的分組。④數(shù)據(jù)組織：整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行處理。⑤數(shù)據(jù)計算：進(jìn)行各種算術(shù)和邏輯運算，以便得到進(jìn)一步的信息。⑥數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計算的結(jié)果保存起來,供以后使用。⑦數(shù)據(jù)檢索:按用戶的要求找出有用的信息。⑧數(shù)據(jù)排序：把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。數(shù)據(jù)處理的過程大致分為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、處理和輸出3個階段。江蘇數(shù)據(jù)處理好處數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：把信息轉(zhuǎn)換成機器能夠接收的形式。

采集在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理是相聯(lián)系的，數(shù)據(jù)管理技術(shù)的優(yōu)劣將對數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對該需求目標(biāo)進(jìn)行研究并發(fā)展和完善起來的計算機應(yīng)用的一個分支。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要***精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，天互數(shù)據(jù)總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。需要對數(shù)據(jù)的計算結(jié)果進(jìn)行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。

此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構(gòu)，工業(yè)化社會中已形成一個**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息，本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進(jìn)行整理和開發(fā)，借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段，有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分，有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載，相應(yīng)的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分，指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具，有Oracle，DB2，MySQL等**廠商，列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非?？?。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件，把數(shù)據(jù)有效地管理起來。鼓樓區(qū)品牌數(shù)據(jù)處理信息中心

數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計算的結(jié)果保存起來,供以后使用。鼓樓區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理排行榜

挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計算，從而起到預(yù)測的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主 [2]  。鼓樓區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理排行榜

南京紅袋鼠大數(shù)據(jù)科技有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中，一直處在一個不斷銳意進(jìn)取，不斷制造創(chuàng)新的市場高度，多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，在江蘇省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中始終保持良好的商業(yè)口碑，成績讓我們喜悅，但不會讓我們止步，殘酷的市場磨煉了我們堅強不屈的意志，和諧溫馨的工作環(huán)境，富有營養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新，勇于進(jìn)取的無限潛力，南京紅袋鼠大數(shù)據(jù)科技供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來，回首過去，我們不會因為取得了一點點成績而沾沾自喜，相反的是面對競爭越來越激烈的市場氛圍，我們更要明確自己的不足，做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備，要不畏困難，激流勇進(jìn)，以一個更嶄新的精神面貌迎接大家，共同走向輝煌回來！