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处理大数据的普遍方法

处理大数据的普遍方法有以下几种：

1.分布式计算：将大任务分解成若干小任务，每个任务在不同的

机器上运行，最终将结果合并起来。这种方法可以充分利用计算资源，

提高数据处理效率。

2.数据库管理系统（DBMS）：使用关系型数据库，例如MySQL、

Oracle等，它们具有存储和管理大量数据的能力，并提供了丰富的

查询语句，方便对数据进行查询、统计和分析。

3.数据仓库：提供了一个中央存储区，可以抽取来自多个系统的

数据，并可以用于处理大数据量、复杂查询和分析。例如，Teradata、

Vertica等都是典型的数据仓库。

4.流处理：将数据传输到一个处理管道，数据会被逐个处理和处

理。这种方法可以快速处理实时数据，并能够及时作出响应。代表性

的流式计算引擎有Storm、Flink等。

5.图形处理：用于处理具有复杂相关性的数据，例如社交网络图

谱等。代表性的图形处理框架有GraphX、Giraph等。

6.聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，

簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。发现任意形状的簇、处理高

维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分

析的目标。

7.分类和预测：分类是一种有监督的学习过程，通过对已知的训

练函数集表现出来的特性，获得每个类别的描述或属性来构造相应的

分类器。预测是利用数据挖掘工具建立连续值函数模型，对已有数据

进行研究得出结论。从技术上可分为定性预测和定量预测。

这些方法并非全部，具体使用哪种方法取决于具体的数据情况和

需求。