今天給各位分享離線的復(fù)雜的大數(shù)據(jù)處理的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)離線計(jì)算技術(shù)有哪些進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)中離線處理和實(shí)時(shí)處理的最大區(qū)別在哪里?
• 2、面試被問大數(shù)據(jù)離線處理和實(shí)時(shí)處理最大區(qū)別在哪?
• 3、大數(shù)據(jù)的預(yù)處理有哪些主要方法?

大數(shù)據(jù)中離線處理和實(shí)時(shí)處理的最大區(qū)別在哪里?

離線需求大于實(shí)時(shí)需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)中實(shí)際需求與離線需求的業(yè)務(wù)統(tǒng)一處理方法和裝置流程內(nèi)容，在數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景之下，離線數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)分析報(bào)告，實(shí)時(shí)需求是一種可視化的需求數(shù)據(jù)，所以離線需求需要大于實(shí)時(shí)需求。

實(shí)時(shí)處理方式 現(xiàn)實(shí)生活中，需要我們對(duì)某些大數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)處理，然后進(jìn)行快速呈現(xiàn)，我們可以將日常生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)想象成水流，流處理方式就是在處理這些水流，數(shù)據(jù)“水流”不斷流入到實(shí)時(shí)處理分析引擎中。

批處理模式（Batch Processing）：將大量數(shù)據(jù)分成若干小批次進(jìn)行處理，通常是非實(shí)時(shí)的、離線的方式進(jìn)行計(jì)算，用途包括離線數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)據(jù)挖掘等。

據(jù)我了解Spark和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理框架，但它們?cè)谔幚矸绞胶褪褂脠?chǎng)景上有所不同。 Spark是一個(gè)內(nèi)存計(jì)算引擎。Spark支持多種編程語(yǔ)言。它適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和迭代計(jì)算任務(wù)。 Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，主要用于處理海量數(shù)據(jù)。Hadoop適用于離線數(shù)據(jù)處理、批處理和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)景。

面試被問大數(shù)據(jù)離線處理和實(shí)時(shí)處理最大區(qū)別在哪?

1、實(shí)時(shí)處理方式 現(xiàn)實(shí)生活中，需要我們對(duì)某些大數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)處理，然后進(jìn)行快速呈現(xiàn)，我們可以將日常生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)想象成水流，流處理方式就是在處理這些水流，數(shù)據(jù)“水流”不斷流入到實(shí)時(shí)處理分析引擎中。

2、批處理模式（Batch Processing）：將大量數(shù)據(jù)分成若干小批次進(jìn)行處理，通常是非實(shí)時(shí)的、離線的方式進(jìn)行計(jì)算，用途包括離線數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)據(jù)挖掘等。

3、實(shí)時(shí)模型和離線模型的區(qū)別：業(yè)務(wù)角度不同，數(shù)據(jù)方面不同。一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)模型由三個(gè)部分組成，調(diào)度與***訪問控制，處理器和***等，實(shí)時(shí)系統(tǒng)與通用操作系統(tǒng)不同，實(shí)時(shí)系統(tǒng)是應(yīng)用在某個(gè)具體的場(chǎng)合中，且實(shí)時(shí)系統(tǒng)的任務(wù)必須在時(shí)限內(nèi)完成。

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理有哪些主要方法?

數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或者刪除離群點(diǎn)，并且解決不一致性來(lái)進(jìn)行清理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成過程將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。數(shù)據(jù)規(guī)約 數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。

數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理（data cleaning） 的主要思想是通過填補(bǔ)缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)，平滑或刪除離群點(diǎn)，并解決數(shù)據(jù)的不一致性來(lái)清理數(shù)據(jù)。如果用戶認(rèn)為數(shù)據(jù)時(shí)臟亂的，他們不太會(huì)相信基于這些數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，即輸出的結(jié)果是不可靠的。數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)分析任務(wù)多半涉及數(shù)據(jù)集成。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來(lái)“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo)：格式標(biāo)準(zhǔn)化，異常數(shù)據(jù)清除，錯(cuò)誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)清理 通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來(lái)“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo)：格式標(biāo)準(zhǔn)化，異常數(shù)據(jù)清除，錯(cuò)誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有：數(shù)據(jù)清理、 數(shù)據(jù)集成 、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是通過填補(bǔ)缺失值，平滑或刪除離群點(diǎn)，糾正數(shù)據(jù)的不一致來(lái)達(dá)到清洗的目的。簡(jiǎn)單來(lái)說，就是把數(shù)據(jù)里面哪些缺胳膊腿的數(shù)據(jù)、有問題的數(shù)據(jù)給處理掉。

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