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答案

B

解析

大數據處理：采集、導入/預處理、統計/分析、挖掘

擴展知識

1、大數據時代處理數據理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。

2、具體的大數據處理方法確實有很多，但是根據筆者長時間的實踐，總結了一個普遍適用的大數據處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，最后是數據挖掘。

3、在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并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。

4、導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)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。

5、統計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

6、與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，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。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并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。