빅데이터 애플리케이션 개발 프로세스는 무엇인가요?

빅 데이터 프로젝트 개발 단계:

1단계: 요구 사항: 데이터 입력 및 데이터 출력;# 🎜🎜#

두 번째 단계: 데이터 볼륨, 처리 효율성, 신뢰성, 유지 관리 용이성, 단순성;

세 번째 단계: 데이터 모델링;#🎜🎜 #

4단계: 아키텍처 디자인: 데이터가 어떻게 들어오는지, 결과가 어떻게 표시되는지, 가장 중요한 것은 나가는 데이터를 처리하기 위한 아키텍처입니다.

5단계: 빅데이터 시스템과 기업에 대해 다시 생각하기 IT 시스템의 상호작용;

6단계: 선택, 사양 등 마무리;

7단계: 데이터 모델링을 기반으로 기본 서비스 코드 작성;

# 🎜🎜#8단계: 첫 번째 모듈을 공식적으로 작성합니다.

9단계: 다른 모듈을 구현하고 테스트 및 디버깅을 완료합니다.

10단계: 테스트 및 승인

# 🎜🎜#빅데이터 처리:

프로세스 관점에서 전체 빅데이터 처리는 크게 4단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 단계는 데이터의 수집 및 저장입니다.

두 번째 단계는 데이터 분석 기술을 통해 관련 없는 데이터의 제거를 포함하여 데이터에 대한 탐색적 연구를 수행하고, 즉, 데이터 클리닝, 데이터 패턴을 찾아 데이터의 가치를 탐구합니다.

세 번째 단계는 기본 데이터 분석을 기반으로 데이터를 모델링하는 데이터 분석 알고리즘을 선택하고 개발하는 것입니다. 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 것이 실제로 Alibaba Cloud 빅데이터 학습 프로세스입니다. 여기에는 기계 학습 알고리즘과 같은 많은 알고리즘과 기술이 포함됩니다.

마지막 단계는 모델의 배포 및 적용, 즉 연구된 모델을 프로덕션 환경에 적용하는 것입니다.

1) 데이터 수집: 맞춤형으로 개발된 수집 프로그램 또는 오픈 소스 프레임워크 flume 사용

2) 데이터 전처리: 맞춤형으로 개발된 mapreduce 프로그램을 hadoop 클러스터

# 🎜🎜#3) 데이터 웨어하우스 기술: hadoop 기반 Hive

4) 데이터 내보내기: hadoop 기반 sqoop 데이터 가져오기 및 내보내기 도구

5) 데이터 시각화: 커스터마이징 웹 프로그램 개발 또는 케틀 등의 제품 사용

위 내용은 빅데이터 애플리케이션 개발 프로세스는 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!