海量数据处理技术需要注意的细节之三

 

    必然性寓于偶然性之中，偶然性背后隐藏着必然性，我们注重所有的偶然性，这样我们的结果才会得到最终的一个好的结果。所以，让我们继续看一下海量数据处理技术需要注意的细节吧。

    使用文本格式进行处理，对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序。那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的。原因为，程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等，例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

    定制强大的清洗规则和出错处理机制，海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵，例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间。出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等。这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

    建立视图或者物化视图，视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中。查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

    考虑操作系统问题，海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置。一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高，尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

    使用数据仓库和多维数据库存储，数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟。因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析。即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

    以上，就是本篇文章小编对于海量数据处理的相关知识的介绍，要知道，任何本质都是通过现象表现出来的，所以我们要把握好这些本质。

 

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