大数据计算大数据的利用过程是什么？

大数据是分哪几个方向的？

大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域，大数据技术的发展可以分为六大方向： 1.在大数据采集与预处理方向。

这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。

针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。

2.在大数据存储与管理方向。

这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。

分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。

在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。

3.大数据计算模式方向。

由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。

4.大数据分析与挖掘方向。

在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等。

5.大数据可视化分析方向。

通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。

很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中，各种可能相关的商品也将会不断出现。

可视化工具Tabealu 的成功上市反映了大数据可视化的需求。

6.大数据安全方向。

当我们在用大数据分析和数据挖掘获取商业价值的时候，黑客很可能在向我们攻击，收集有用的信息。

因此，大数据的安全一直是企业和学术界非常关注的研究方向。

通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作、基础设备加密、匿名化保护技术和加密保护等技术正在最大程度的保护数据安全。

大数据云计算就业前景怎么样？

大数据和云计算前景肯定非常大，利用大数据可以推动各行各业的效率，菜鸟平台就是利用大数据。

至于云计算，像物联网，讯飞翻译设备，人工智能都需要依托强大的云计算。

大数据涉及行业广阔，生产销售，包括消费者的喜好等，都可以进行统计归类，做到高效快捷的生产，物流利用大数据可以做到随时发快递，未来大部分地区做到当日达，改变人们的消费生活方式。

云计算以后自动驾驶，万物互联，只能家具都离不开云计算的平台搭建。

不说别的未来智能家具市场更新换代，是一个强大的市场，并且人们的生活方式也能得到巨大的进步。

比如随时随地的办公，下班就能利用网络打开电饭锅，回家米饭都熟了。

试想一下未来生活多么方便快捷，更能节省许多的时间

什么叫大数据，云计算

大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。

云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户，按需使用和付费，体现了： 经济性，不需要购买整个服务器快捷性，即刻使用，不需要长时间的购买和安装部署弹性，随着业务增长可以购买更多的计算资源，可以需要时购买几十台服务器的1个小时时间，运算完成就释放 自动化，不需要通过人来完成资源的分配和部署，通过API可以自动创建云主机等服务。

云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中，为不同的用户提供服务，使得不同的用户彼此不可见，并进行资源隔离，保障每个用户的服务质量。

在大数据和云计算的关系上， 两者都关注对资源的调度。

大数据处理可以基于云计算平台（如IaaS，容器）。

大数据处理也可以作为一种云计算的服务，如AWS的EMR（Amazon Elastic MapReduce ）阿里云的ODPS（Open Data ProcessingService）。

大数据的利用过程是什么？

大数据处理：采集、导入/预处理、统计/分析、挖掘 1、大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

2、具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。

3、在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

4、导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

5、统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

6、与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。