大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程，如圖1-1所示。

圖 1-1大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)通用步驟圖

上圖只是一個(gè)簡(jiǎn)化后的步驟和流程，實(shí)際開(kāi)發(fā)中，有的步驟可能不需要，有的還需要增加步驟，有的流程可能更復(fù)雜，因具體情況而定。

下面以Google搜索引擎為例，來(lái)說(shuō)明以上步驟。

對(duì)大數(shù)據(jù)以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什么線路去學(xué)習(xí)，學(xué)完往哪方面發(fā)展，想深入了解，想學(xué)習(xí)的同學(xué)歡迎加入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)qq群：458345782，有大量干貨（零基礎(chǔ)以及進(jìn)階的經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)）分享給大家，并且有清華大學(xué)畢業(yè)的資深大數(shù)據(jù)講師給大家免費(fèi)授課，給大家分享目前國(guó)內(nèi)最完整的大數(shù)據(jù)高端實(shí)戰(zhàn)實(shí)用學(xué)習(xí)流程體系 。從java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關(guān)知識(shí)一一分享！

1. 大數(shù)據(jù)采集

Google Spider是一個(gè)程序，運(yùn)行在全球各地的Google服務(wù)器之中，Spider們非常勤奮，日夜不停地工作。

2008年Google數(shù)據(jù)表明，它們每天都會(huì)訪問(wèn)大約200億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，而在總量上，它們追蹤著300億個(gè)左右的獨(dú)立URL鏈接。

可以說(shuō)，只要是互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)站，只要沒(méi)有在robots.txt文件禁止Spider訪問(wèn)的話，其網(wǎng)頁(yè)基本上都會(huì)在很短的時(shí)間內(nèi)，被抓取到Google的服務(wù)器上。

全球的網(wǎng)頁(yè)，這是典型的大數(shù)據(jù)。因此，Google Spider所做的就是典型的大數(shù)據(jù)采集工作。

2. 大數(shù)據(jù)預(yù)處理

Google Spider爬取的網(wǎng)頁(yè)，無(wú)論是從格式還是結(jié)構(gòu)等，都不統(tǒng)一，為了便于后續(xù)處理，需要先做一些處理，例如，在存儲(chǔ)之前，先轉(zhuǎn)碼，使用統(tǒng)一的格式對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行編碼，這些工作就是預(yù)處理。

3. 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

網(wǎng)頁(yè)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，就可以存儲(chǔ)到Google的服務(wù)器上。

2008年，Google已經(jīng)索引了全世界1萬(wàn)億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，到2014年，這個(gè)數(shù)字變成了30萬(wàn)億個(gè)。

為了減少開(kāi)銷，節(jié)約空間，Google將多個(gè)網(wǎng)頁(yè)文件合并成一個(gè)大文件，文件大小通常在1GB以上。

這還是15年以前的數(shù)字，那時(shí)，主流臺(tái)式機(jī)硬盤也就是60GB左右，1GB的文件在當(dāng)時(shí)可以說(shuō)是大文件了。

為了實(shí)現(xiàn)這些大文件高效、可靠、低成本存儲(chǔ)，Google發(fā)明了一種構(gòu)建在普通商業(yè)機(jī)器之上的分布式文件系統(tǒng)：Google File System，縮寫為GFS，用來(lái)存儲(chǔ)文件（又稱之為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。

網(wǎng)頁(yè)文件存儲(chǔ)下來(lái)后，就可以對(duì)這些網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行處理了，例如統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)頁(yè)出現(xiàn)的單詞以及次數(shù)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的外鏈等等。

這些被統(tǒng)計(jì)的信息，就成為了數(shù)據(jù)庫(kù)表中的一個(gè)屬性，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)最終就會(huì)成為數(shù)據(jù)庫(kù)表中的一條或若干條記錄。

由于Google存儲(chǔ)的網(wǎng)頁(yè)太多，30萬(wàn)億個(gè)以上，因此，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表也是超級(jí)龐大的，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，像Oracle等，根本無(wú)法處理這么大的數(shù)據(jù)，因此Google基于GFS，發(fā)明了一種存儲(chǔ)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫(kù)表）的分布式系統(tǒng)Bigtable。

上述兩個(gè)系統(tǒng)（GFS和Bigtable）并未開(kāi)源，Google僅通過(guò)文章的形式，描述了它們的設(shè)計(jì)思想。

所幸的是，基于Google的這些設(shè)計(jì)思想，時(shí)至今日，已經(jīng)出現(xiàn)了不少開(kāi)源海量數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)，如HDFS等，也出現(xiàn)了許多開(kāi)源海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，如HBase、Cassandra等，它們分別用于不同類型大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

總之，如果采集過(guò)來(lái)的大數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，要先判斷數(shù)據(jù)類型，再確定存儲(chǔ)方案選型；

如果不需要存儲(chǔ)（如有的流數(shù)據(jù)不需要存儲(chǔ)，直接處理），則直接跳過(guò)此步驟，進(jìn)行處理。

4. 大數(shù)據(jù)處理

網(wǎng)頁(yè)存儲(chǔ)后，就可以對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理了，對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，主要有3步：

1）單詞統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)網(wǎng)頁(yè)中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)；

3）計(jì)算網(wǎng)頁(yè)級(jí)別：根據(jù)特定的排序算法，如PageRank，來(lái)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的級(jí)別，越重要的網(wǎng)頁(yè)，級(jí)別越高，以此決定網(wǎng)頁(yè)在搜索返回結(jié)果中的排序位置。

例如，當(dāng)用戶在搜索框輸入關(guān)鍵詞足球后，搜索引擎會(huì)查找倒排索引表，得到足球這個(gè)關(guān)鍵詞在哪些網(wǎng)頁(yè)（URL）中出現(xiàn)，然后，根據(jù)這些網(wǎng)頁(yè)的級(jí)別進(jìn)行排序，將級(jí)別最高的網(wǎng)頁(yè)排在最前面，返回給用戶，這就是點(diǎn)擊搜索后，看到的最終結(jié)果。

大數(shù)據(jù)處理時(shí)，往往需要從存儲(chǔ)系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)，處理完畢后，其結(jié)果也往往需要輸出到存儲(chǔ)。因此，大數(shù)據(jù)處理階段和存儲(chǔ)系統(tǒng)的交互非常頻繁。

大數(shù)據(jù)處理和前面大數(shù)據(jù)預(yù)處理，在技術(shù)上是相通的，只是所處階段不同；

此處理環(huán)節(jié)是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)階段的一個(gè)必需的環(huán)節(jié)！

5. 大數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形的方式展現(xiàn)出來(lái)，與純粹的數(shù)字表示相比，圖形方式更為直觀，更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。

例如，Google Analytics是一個(gè)網(wǎng)站流量分析工具，它統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶使用搜索引擎訪問(wèn)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，然后得到每個(gè)網(wǎng)站的流量信息，包括網(wǎng)站每天的訪問(wèn)次數(shù)，訪問(wèn)量最多的頁(yè)面、用戶的平均停留時(shí)間、回訪率等，所有數(shù)據(jù)都以圖形的方式，直觀地顯示出來(lái)，如圖1-2所示

圖1-2 Google網(wǎng)站訪問(wèn)量分析圖

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本文題目：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的5個(gè)通用步驟
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