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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(yīng)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(shè)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(shè)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。