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答案

B

解析

大數(shù)據(jù)處理：采集、導入/預處理,、統(tǒng)計/分析,、挖掘

擴展知識

1、大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣,，要效率不要絕對精確,，要相關(guān)不要因果。

2,、具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實有很多,，但是根據(jù)筆者長時間的實踐，總結(jié)了一個普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程,，并且這個流程應該能夠?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,、導入和預處理,、統(tǒng)計和分析，最后是數(shù)據(jù)挖掘,。

3,、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)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

4,、導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大,，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別,。

5,、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,。

6、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先設定好的主題,，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）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Kmeans、用于統(tǒng)計學習的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雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大,，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主,。