ビッグデータ アプリケーションの開発プロセスとは何ですか?

#ビッグ データ プロジェクトの開発ステップ:

ステップ 1: 要件: データ入力とデータ出力;

2 番目のステップ: データ量、処理効率、信頼性、保守性、シンプルさ;

第 3 ステップ: データ モデリング;

第 4 ステップ: アーキテクチャ設計: データの入り方、出力の表示方法、最も重要なことは流出データを処理するためのアーキテクチャです;

第 5 ステップ: ビッグ データ システムと企業 IT システムの間の相互作用についてもう一度考えてください;

第 6 ステップ: 最後に選択肢や仕様などを決定する;

ステップ 7: データ モデリングに基づいて基本的なサービス コードを作成する;

ステップ 8: 最初のモジュールを正式に作成する;

9 番目のステップ:他のモジュールを実装し、テストとデバッグを完了します。

ステップ 10: テストと承認;

ビッグ データ プロセス:

プロセスの観点から見ると、ビッグデータ処理全体は 4 つの主要なステップに分けることができます。

最初のステップはデータの収集と保管です。

2 番目のステップは、データ分析技術を使用して、無関係なデータ、つまりデータの削除を含む、データの探索的研究を実行することです。データのクリーニングと検索 モデルはデータの価値を探索します。

3 番目のステップは、基本的なデータ分析に基づいてデータをモデル化するデータ分析アルゴリズムを選択および開発することです。データから貴重な情報を抽出することは、実際には Alibaba Cloud のビッグデータ学習プロセスです。これには、機械学習アルゴリズムなどの多くのアルゴリズムとテクノロジーが関係します。

最後のステップは、モデルのデプロイと適用、つまり、調査されたモデルを実稼働環境に適用することです。

1) データ収集: 収集プログラムをカスタマイズして開発するか、オープンソース フレームワーク flume を使用します

2) データ前処理: Hadoop クラスター上で実行する MapReduce プログラムをカスタマイズして開発します

3) データ ウェアハウス テクノロジ: hadoop ベースの Hive

4) データ エクスポート: hadoop ベースの sqoop データ インポートおよびエクスポート ツール

5) データ視覚化: Web プログラムのカスタム開発またはケトルなどの製品の使用

以上がビッグデータ アプリケーションの開発プロセスとは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。