大数据开发实践_开发实践

数据收集和预处理

1. 数据源的选择

公开数据集：如Kaggle, UCI等。

私有/企业数据：需要与数据所有者合作。

网络爬虫：抓取互联网上的信息。

2. 数据预处理步骤

数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等。

数据转换：标准化、归一化、编码等。

数据集成：合并来自不同源的数据。

数据规约：降维、特征选择等。

数据存储和管理

1. 数据库类型

关系型数据库：如MySQL, PostgreSQL等。

NoSQL数据库：如MongoDB, Cassandra等。

分布式文件系统：如Hadoop HDFS。

2. 数据仓库

数据湖：原始数据的集中存储。

数据仓库：经过处理的结构化数据。

数据处理和分析

1. 数据处理工具

Apache Spark：大规模数据处理。

Apache Flink：流式数据处理。

2. 数据分析方法

描述性分析：统计指标、分布等。

探索性分析：可视化、聚类等。

预测性分析：机器学习模型。

数据可视化和报告

1. 可视化工具

Tableau

Power BI

Matplotlib (Python)

2. 报告制作

数据故事讲述。

结果解释和建议。

数据安全和合规性

1. 数据加密

传输加密：SSL/TLS。

存储加密：AES。

2. 数据隐私

GDPR

HIPAA

CCPA

部署和维护

1. 部署策略

本地部署

云部署

2. 维护策略

定期更新。

监控和报警。

备份和恢复。