什麼是大數據處理的主要方式
1、 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個數據庫來接收發自客户端(Web、App或者傳感器形式等)的 數據，並且用户可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關係型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用户 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們併發的訪問量在峯值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量數據庫才能支撐。並且如何在這些數據庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2、 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分佈式數據庫，或者分佈式存儲集羣，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用户會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3、 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分佈式數據庫，或者分佈式計算集羣來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類彙總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4、 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的算法很複雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。
