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随着互联网的发展，大数据也在逐渐彰显出自己的优势特点，那么关于大数据的处理流程，你是否了解?今天老男孩讲师带你来看看大数据的处理流程。
**第一，数据采集**
**定义**：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
**特点和挑战**：并发系数高。
**使用的产品**：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特点各不相同。
**第二，统计分析**
**定义**：将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型分布式数据库 或者分布式存储集群，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的分析需求。
**特点和挑战**：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询请求多。
**使用的产品**：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做离线分析为主之外，其他产品可做实时分析。
**第三，挖掘数据**
**定义**：基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求。
**特点和挑战**：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。
**使用的产品**：R，Hadoop Mahout
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