隨著大數據時代的到來，我們對大數據的了解也并不陌生，知道大數據識指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那么關于大數據的處理流程有哪些?下面我們就跟隨千鋒小編一起來看看。

　　第一，數據采集

　　定義：利用多種輕型數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。

　　特點和挑戰：并發系數高。

　　使用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且這些產品的特點各不相同。

　　第二，統計分析

　　定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式數據庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲于其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的分析需求。

　　特點和挑戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢請求多。

　　使用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線分析為主之外，其他產品可做實時分析。

　　第三，挖掘數據

　　定義：基于前面的查詢數據進行數據挖掘，來滿足高級別 的數據分析需求。

　　特點和挑戰：算法復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都大。

　　使用的產品：R，Hadoop Mahout

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