⼤数据处理的基本流程：数据抽取与集成+数据分析+数据解释⼤数据的数据来源⼴泛，应⽤需求和数据类型都不尽相同，但是最基本的处理流程是⼀致的。 整个⼤数据的处理流程可以定义为，在合适⼯具的辅助下，对⼴泛异构的数据源进⾏抽取和集成，将结果按照⼀定的标准进⾏统⼀存储，然后利⽤合适的数据分析技术对存储的数据进⾏分析，从中提取有益的知识，并利⽤恰当的⽅式将结果展现给终端⽤户。 具体来讲，⼤数据处理的基本流程可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据解释等步骤。
b型钢数据抽取与集成
⼤数据的⼀个重要特点就是多样性，这就意味着数据来源极其⼴泛，数据类型极为繁杂。这种复杂的数据环境给⼤数据的处理带来极⼤的挑战。
要想处理⼤数据，⾸先必须对所需数据源的数据进⾏抽取和集成，从中提取出数据的实体和关系，经过关联和聚合之后采⽤统⼀定义的结构来存储这些数据。
在数据集成和提取时，需要对数据进⾏清洗，保证数据质量及可信性。同时还要特别注意⼤数据时代数据模式和数据的关系，⼤数据时代的数据往往是先有数据再有模式，并且模式是在不断的动态演化之中的。 数据抽取和集成技术并不是⼀项全新的技术，在传统数据库领域此问题就已经得到了⽐较成熟的研究。随着新的数据源的涌现，数据集成⽅法也在不断的发展之中。
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从数据集成模型来看，现有的数据抽取与集成⽅式可以⼤致分为 4 种类型：基于物化或 ETL ⽅法的引擎、基于联邦数据库或中间件⽅法的引擎、基于数据流⽅法的引擎，以及基于搜索引擎的⽅法。
数据分析
数据分析是整个⼤数据处理流程的核⼼，⼤数据的价值产⽣于分析过程。
从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应⽤的需求可以从这些数据中
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⼩数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应⼤数据时代数据分析的需求，必须做出调整。⼤数据时代的数据分析技术⾯临着⼀些新的挑战，主要有以下⼏点。
1）数据量⼤并不⼀定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪⾳的增多。
因此，在数据分析之前必须进⾏数据清洗等预处理⼯作，但是预处理如此⼤量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是⾮常严峻的考验。2）⼤数据时代的算法需要进⾏调整。 ⾸先，⼤数据的应⽤常常具有实时性的特点，算法的准确率不再是⼤数据应⽤的最主要指标。
在很多场景中，算法需要在处理的实时性和准确率之间取得⼀个平衡。其次，分布式并发计算系统是进⾏⼤数据处理的有⼒⼯具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。
许多传统的数据挖掘算法都是线性执⾏的，⾯对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执⾏的算法，以便完成对⼤数据的处理。
最后，在选择算法处理⼤数据时必须谨慎，当数据量增长到⼀定规模以后，可以从⼩量数据中挖掘出有效信息的算法并⼀定适⽤于⼤数据。
3）数据结果的衡量标准。
对⼤数据进⾏分析⽐较困难，但是对⼤数据分析结果好坏的衡量却是⼤数据时代数据分析⾯临的更⼤挑战。
⼤数据时代的数据量⼤，类型混杂，产⽣速度快，进⾏分析的时候往往对整个数据的分布特点掌握得不太清楚，从⽽会导致在设计衡量的⽅法和指标的时候遇到许多困难。
数据解释
数据分析是⼤数据处理的核⼼，但是⽤户往往更关⼼对结果的解释。如果分析的结果正确，但是没有采⽤适当的⽅法进⾏解释，则所得到的结果很可能让⽤户难以理解，极端情况下甚⾄会引起⽤户的误解。
数据解释的⽅法很多，⽐较传统的解释⽅式就是以⽂本形式输出结果或者直接在电脑终端上显⽰结果。这些⽅法在⾯对⼩数据量时是⼀种可⾏的选择。
但是⼤数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采⽤传统的简单解释⽅法⼏乎是不可⾏的。
解释⼤数据分析结果时，可以考虑从以下两个⽅⾯提升数据解释能⼒。
1）引⼊可视化技术。
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可视化作为解释⼤量数据最有效的⼿段之⼀率先被科学与⼯程计算领域采⽤。
放血刀该⽅法通过将分析结果以可视化的⽅式向⽤户展⽰，可以使⽤户更易理解和接受。常见的可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。
2）让⽤户能够在⼀定程度上了解和参与具体的分析过程。
这⽅⾯既可以采⽤⼈机交互技术，利⽤交互式的数据分析过程来引导⽤户逐步地进⾏分析，使得⽤户在得到结果的同时更好地理解分析结果的过程，也可以采⽤数据溯源技术追溯整个数据分析的过程，帮助⽤户理解结果。
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