大数据处理之道pdf百度云

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简述信息一览：

• 1、什么是大数据呢?
• 2、面试题-关于大数据量的分布式处理
• 3、0基础如何快速高效搞定数据处理?

什么是大数据呢?

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

列举三个常用的大数据定义：（1）具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。（2）海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。

如人才大数据、金融科技大数据、知识产权大数据等，切实提高单一要素的生产效率，在此过程中数据要素将变得更为丰富、全面。土地要素相对独立，劳动力、资本、技术均呈现一定程度的交叉关联性。

面试题-关于大数据量的分布式处理

文件系统：大数据处理涉及到处理大量数据文件，因此需要一个高效的文件系统来管理和存储这些文件。传统的文件系统在处理大数据时存在一些性能瓶颈，因此需要使用分布式文件系统来解决这个问题。分布式文件系统将数据和元数据分散存储在多个计算节点上，提高了文件系统的读写性能和可扩展性。

图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。

因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。 分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因基于以下几点： 它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。

0基础如何快速高效搞定数据处理?

1、统计在两个表格中相同的内容 公式：B2=COUNTIF（数据源：位置，指定的，目标位置）说明：如果返回值大于0说明在另一个表中存在，0则不存在。

2、所以0基础的小白学习大数据时，心态一定要摆正，要相信自己，刚开始我们要学习大数据开发所需的语言、语法，因为他是计算机语言，我们需要一定的时间适应、摸索，等我们掌握基础之后就会感受到它的乐趣，自然也就不会觉得难了。

3、取消“合并单元格”的报表处理 在报表处理中，合并单元格非常常见，但同时也给数据汇总和计算带来麻烦。 选中整个部门列，点击一次“合并单元格”按钮取消单元格合并，按F5定位空白单元格，在编辑栏输入： =B51，点击Ctrl+Enter键完成批量录入。

4、让我们先来见识COUNIF函数的威力，看它如何轻松计数：G4单元格公式 =SUM（1*（B2：B11=日用），只需一次Ctrl+Shift+Enter，计算工作即刻完成。IF函数，逻辑***的必备，难度★★★。

5、勤备份：当你发现你做的修改还不如不改，这时候你为恢复上一版本数据而流的汗，都是当初没备份就改动数据时脑子里进的水。设置校验：在几个重要节点或者几个关键数值那里设置校验，每次改动都注意看校验值是否归0。减少手工录入：除原始数据以外，其他均是计算所得。

6、第二阶段：SQL数据库语言 作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。

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