大資料分析系統作為各大公司快速崛起的關鍵，但如此龐大的資料帶來了前所未有的效能挑戰。
同時，如果大資料分析系統在第一時間不能為執行決策提供關鍵資料，那麼這樣的大資料分析系統就一文不值了。
那麼大資料是什麼？大資料技術怎麼操作？有哪些技巧和步驟呢？我們一起來看一下。
大資料是最近it界最常用的術語之一。然而對大資料的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的資料等等都不夠完整。
大資料系統通常被認為具有資料的五個主要特徵，通常稱為資料的5 vs。分別是大規模，多樣性，高效性、準確性和價值性。
大規模可以被定義為在本(地)機資料採集和處理技術能力不足以為使用者帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的資料就可以說是乙個成功的大資料解決方案。
這種大規模的資料沒將不僅僅是來自於現有的資料來源，同時也會來自於一些新興的資料來源，例如常規(手持、工業)裝置，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的資料。
多樣性可以定義如下：「高度變異的資訊資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、型別和結構的組合。同時還包括以前的歷史資料，由於技術的變革歷史資料同樣也成為多樣性資料之一「。
高效性可以被定義為來自不同源的資料到達的速度。從各種裝置，感測器和其他有組織和無組織的資料流都在不斷進入it系統。由此，實時分析和對於該資料的解釋(展示)的能力也應該隨之增加。
準確性，或真實性或叫做精度是資料的另乙個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在資料上進行的所有分析必須是正確和準確(精確)的。
大資料系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交**等，已經認識到他們的資料是乙個潛在的巨大的商機。他們可以**使用者行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。
與其他it系統一樣，效能是大資料系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大資料系統保證其效能。
各種各樣的資料來源
由於這些單獨的系統的效能是不在大資料系統的控制範圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程式，由第三方**商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的效能分析中去。
資料採集
第一步，獲取資料。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的乙個持久化裝置中(硬碟、儲存、雲等)。
在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取資料方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種資料採集技術的優缺點。
儲存資料
第二步，一旦資料進入大資料系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在資料儲存到乙個合適的持久化層中進行。
資料處理和分析
第三步，在這一階段中的一部分乾淨資料是去規範化的，包括對一些相關的資料集的資料進行一些排序，在規定的時間間隔內進行資料結果歸集，執行機器學習演算法，**分析等。
資料的視覺化和資料展示
最後乙個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的資料結果。該步驟包括從預先計算彙總的結果(或其他類似資料集)中的讀取和用一種友好介面或者**(圖表等等)的形式展示出來。這樣便於對於資料分析結果的理解。
MySQL外部匯入資料報錯
問題 從伺服器上把資料庫匯出成sql，匯入本地資料庫報錯error code 2006 mysql 伺服器已離線 解決方法 1 這個問題是因為mysql的預設max allowed packet過小所致，修改大一些即可 max allowed packet 100m 另外，可以增加一下兩個引數，來擴...
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資料報警系統
做演算法的人經常要處理大量的資料資訊，因此建立乙個資料報警系統是十分關鍵的，我們的直觀做法就是監控mysql資料庫裡的資料是不是正常。用python連線資料庫，import mysql，from mysql import connector,conn mysql.connector.connect ...