如何處理大數據並發

A. 數據分析：大數據處理的基本流程（三）

01

什麼是數據分析

隨著數字化進程的高速發展，越來越多的企業面對愈加激烈的競爭，差異化的市場，多變的環境，常常會面臨各種難題，也變得更依賴於數據。

分析的本質是讓業務更加清晰，讓決策更加高效。 數據分析 作為大數據價值產生的必要步驟、整個 大數據處理流程的核心 ，其在企業中的地位也越來越重要。

數據分析的目的 說白了就是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，對其加以匯總、理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，從而找出所研究對象的內在規律，發揮數據的作用。

簡而言之， 數據分析就是一個有組織、有目的收集數據、為了使其成為信息而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在企業實際應用中，數據分析的一系列過程也是產品質量管理體系的支持過程。在企業產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務的各個過程都需要適當運用數據分析，以提升數據分析的有效性，能夠適時解決企業難題、識別機會、規避風險。

數據分析的作用及價值，可簡單歸納總結為下面四個方面：

1.追溯過去，了解真相（識別機會、規避風險）

2.洞察本質，尋本溯源（診斷問題、亡羊補牢）

3.掌握規律，預測未來（評估效果、改進策略）

4.採取措施，驅動行動（提高效率、加強管理）

02

數據分析的三個常用方法

數據分析本身是一個非常大的領域，這里將主要討論一下在企業產品整個壽命周期期間，3個常用的數據分析方法 （想看數據分析常用演算法的小夥伴可以點這里跳轉） ：

數據趨勢分析

數據對比分析

數據細分分析

趨勢 ， 對比 ， 細分 ，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。

數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如產品點擊率、活躍用戶數等。簡單的數據趨勢圖並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念： 環比，同比，定基比 。

環比 指本期統計數據與上期比較，利用環比可以知道最近的變化趨勢，但是有些數據可能會受季節、時間、地域等因素影響而產生差異。

為了消除差異，於是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。

定基比 就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋。

數據對比分析

很多時候單獨看數據的趨勢變化並不能說明問題，此時就需要給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義，這也是對比分析的意義所在。

一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業情況，全站的情況等。

有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準，也就是A/B test，比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致，只有這樣才能得到比較有說服力的數據。可以簡單理解為樣本數量為2的控制變數法。

數據細分分析

在得到一些初步結論後，就需要進一步對數據進行細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

進行數據細分分析時，一定要進行多維度的細拆，可以包括但不限於：

分時 ：不同時間短數據是否有變化

分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異

分地區 ：不同地區的數據是否有變化

組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪

03

大數據時代數據分析面臨的挑戰

大數據時代，數據分析技術的發展也並非一直順風順水，眼下可能會面臨一些新的挑戰，主要有以下幾點：

1

數據量大並不一定意味著數據價值的增加，也有可能是意味著數據噪音的增多。

因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理演算法來講都是非常嚴峻的考驗。

2

大數據時代的演算法需要進行調整。

大數據的應用常常具有實時性的特點，演算法准確率不再是大數據應用的最主要指標。很多時候，演算法需要在處理實時性和准確率之間博得一個平衡點。

其次，分布式並發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多演算法必須做出調整以適應分布式並發的計算框架，演算法需要變得具有可擴展性。許多傳統的數據挖掘演算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些演算法實現成可以並發執行的演算法，以便完成對大數據的處理。

最後，在選擇處理大數據的演算法時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以後，可以從少量數據中挖掘出有效信息的演算法並非一定適用大數據。

3

數據結果的衡量標准。

對大數據進行分析並非易事，同樣的，對大數據分析結果好壞如何衡量也是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰之一。

大數據時代的數據體量大、類型混雜、產生速度快，進行分析時如果沒有對整個數據的分布特點了如指掌，無疑會導致在設計衡量的方法、指標時遇到困難。

企通查-企業大數據平台基於 數據採集、特徵提取、信息關聯、機器學習和深度學習演算法模型、NLP文本分析 等先進技術，清晰構建企業全維度動態畫像，通過 企業風控指數、企業信用指數、企業活力指數 三大指數模型體系和基於 企業基本能力、創新能力、經營能力、核心能力、財務能力和風險能力 六大方面的大數據風控體系，實現對企業和客戶的 全流程主動感知、重點監控、變動提醒和風險預警 。此外，企通查還可以根據客戶的不同需求定製所需的一系列企業數據。

B. 大數據處理的基本流程有幾個步驟

步驟一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。
步驟二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，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布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
步驟三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求。
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。
步驟四：挖掘
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演算法的計算，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。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

C. 大數據處理一般有哪些流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

D. 數據量大的時候怎麼進行並發處理

先學測試吧。不是那種業務功能的測試，是系統的測試。因為要解決大數據量、高並發的問題，我個人的知識與經驗是:
1、先用單機測試。用工具產生大並發量去轟擊伺服器，直至伺服器緩慢，甚至接近崩潰;
3、找到系統瓶頸後，優化，解決這個瓶頸，然後再循環測試。這時你又會發現新的瓶頸，再解決。循環1 - 3步，直到各方面基本平衡為止。
4、當單機無法解決問題的時候，接著開始考慮負載均衡，考慮分布式方案，然後再用 1 - 3 的步驟分析與測試。

E. 如何處理大量數據並發操作

大並發大數據量請求的處理方法大並發大數據量請求一般會分為幾種情況:1.大量的用戶同時對系統的不同功能頁面進行查找,更新操作2.大量的用戶同時對系統

F. 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，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布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

G. 大數據處理的基本流程

大數據處理的基本流程分三步，如下：

1.數據抽取與集成

由於大數據處理的數據來源類型豐富，利用多個資料庫來接收來自客戶端的數據， 包括企業內部資料庫、互聯網數據和物聯網數據，所以需要從數據中提取關系和實體， 經過關聯和聚合等操作，按照統一定義的格式對數據進行存儲。 用戶可以通過上述資料庫來進行簡單的查詢和處理。

3.數據解釋

數據處理的結果是大數據處理流程中用戶最關心的問題，正確的數據處理結果需要通過合適的展示方式被終端用戶正確理解。數據解釋的主要技術是可視化和人機交互。

H. 大數據量並發處理

大數據量並發處理
大並發大數據量請求的處理方法
大並發大數據量請求一般會分為幾種情況：
1.大量的用戶同時對系統的不同功能頁面進行查找，更新操作
2.大量的用戶同時對系統的同一個頁面，同一個表的大數據量進行查詢操作
3.大量的用戶同時對系統的同一個頁面，同一個表進行更新操作
對於第一種情況一般處理方法如下：
一。對伺服器層面的處理
1. 調整IIS 7應用程序池隊列長度
由原來的默認1000改為65535。
IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

Queue Length : 65535

2. 調整IIS 7的appConcurrentRequestLimit設置

由原來的默認5000改為100000。

c:windowssystem32inetsrvappcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

在%systemroot%.config中可以查看到該設置：
[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

[html] view plain

<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

3. 調整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的設置

由原來的默認5000改為100000。
[html] view plain

<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>

[html] view plain

<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>
4. 修改注冊表，調整IIS 7支持的同時TCPIP連接數
由原來的默認5000改為100000。
reg add /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4個設置，就基本可以支持10萬個同時請求。如果訪問量達到10萬以上，就可以考慮將程序和資料庫按功能模塊劃分部署到多個伺服器分擔訪問壓力。另外可以考慮軟硬體負載均衡。硬體負載均衡能夠直接通過智能交換機實現，處理能力強，而且與系統無關，但是價格貴,配置困難，不能區分實習系統與應狀態。所以硬體負載均衡適用於一大堆設備，大訪問量，簡單應用。軟體負載均衡是基於系統與應用的，能過更好地根據系統與應用的狀況來分配負載。性價比高。PCL負載均衡軟體，Linux下的LVS軟體。
二。對資料庫層面的處理
當兩個用戶同時訪問一個頁面，一個用戶可能更新的是另一個用戶已經刪除的記錄。或者，在一個用戶載入頁面跟他點擊刪除按鈕之間的時間里，另一個用戶修改了這條記錄的內容。所以需要考慮資料庫鎖的問題
有下面三中並發控制策略可供選擇：
什麼都不做 –如果並發用戶修改的是同一條記錄，讓最後提交的結果生效（默認的行為）
開放式並發（Optimistic Concurrency） - 假定並發沖突只是偶爾發生，絕大多數的時候並不會出現； 那麼，當發生一個沖突時，僅僅簡單的告知用戶，他所作的更改不能保存，因為別的用戶已經修改了同一條記錄
保守式並發（Pessimistic Concurrency） – 假定並發沖突經常發生，並且用戶不能容忍被告知自己的修改不能保存是由於別人的並發行為；那麼，當一個用戶開始編輯一條記錄，鎖定該記錄，從而防止其他用戶編輯或刪除該記錄，直到他完成並提交自己的更改
當多個用戶試圖同時修改數據時，需要建立控制機制來防止一個用戶的修改對同時操作的其他用戶所作的修改產生不利的影響。處理這種情況的系統叫做「並發控制」。
並發控制的類型
通常，管理資料庫中的並發有三種常見的方法：
保守式並發控制 - 在從獲取記錄直到記錄在資料庫中更新的這段時間內，該行對用戶不可用。
開放式並發控制 - 只有當實際更新數據時，該行才對其他用戶不可用。更新將在資料庫中檢查該行並確定是否進行了任何更改。如果試圖更新已更改的記錄，則將導致並發沖突。
最後的更新生效 - 只有當實際更新數據時，該行才對其他用戶不可用。但是，不會將更新與初始記錄進行比較；而只是寫出記錄，這可能就改寫了自上次刷新記錄後其他用戶所進行的更改。
保守式並發
保守式並發通常用於兩個目的。第一，在某些情況下，存在對相同記錄的大量爭用。在數據上放置鎖所費的成本小於發生並發沖突時回滾更改所費的成本。
在事務過程中不宜更改記錄的情況下，保守式並發也非常有用。庫存應用程序便是一個很好的示例。假定有一個公司代表正在為一名潛在的客戶檢查庫存。您通常要鎖定記錄，直到生成訂單為止，這通常會將該項標記為「已訂購」狀態並將其從可用庫存中移除。如果未生成訂單，則將釋放該鎖，以便其他檢查庫存的用戶得到准確的可用庫存計數。
但是，在斷開的結構中無法進行保守式並發控制。連接打開的時間只夠讀取數據或更新數據，因此不能長時間地保持鎖。此外，長時間保留鎖的應用程序將無法進行伸縮。
開放式並發
在開放式並發中，只有在訪問資料庫時才設置並保持鎖。這些鎖將防止其他用戶在同一時間更新記錄。除了進行更新這一確切的時刻之外，數據始終可用。有關更多信息，請參見開放式並發。
當試圖更新時，已更改行的初始版本將與資料庫中的現有行進行比較。如果兩者不同，更新將失敗，並引發並發錯誤。這時，將由您使用所創建的業務邏輯來協調這兩行。
最後的更新生效
當使用「最後的更新生效」時，不會對初始數據進行檢查，而只是將更新寫入資料庫。很明顯，可能會發生以下情況：
用戶 A 從資料庫獲取一項記錄。
用戶 B 從資料庫獲取相同的記錄，對其進行修改，然後將更新後的記錄寫回資料庫。
用戶 A 修改「舊」記錄並將其寫回資料庫。
在上述情況中，用戶 A 永遠也不會看到用戶 B 作出的更改。如果您計劃使用並發控制的「最後的更新生效」方法，則要確保這種情況是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的並發控制
因為數據結構基於斷開的數據，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用開放式並發。因此，您需要添加業務邏輯，以利用開放式並發解決問題。
如果您選擇使用開放式並發，則可以通過兩種常規的方法來確定是否已發生更改：版本方法（實際版本號或日期時間戳）和保存所有值方法。
版本號方法
在版本號方法中，要更新的記錄必須具有一個包含日期時間戳或版本號的列。當讀取該記錄時，日期時間戳或版本號將保存在客戶端。然後，將對該值進行部分更新。
處理並發的一種方法是僅當 WHERE 子句中的值與記錄上的值匹配時才進行更新。該方法的 SQL 表示形式為：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本號進行比較：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
如果日期時間戳或版本號匹配，則表明數據存儲區中的記錄未被更改，並且可以安全地使用數據集中的新值對該記錄進行更新。如果不匹配，則將返回錯誤。您可以編寫代碼，在 Visual Studio .NET 中實現這種形式的並發檢查。您還必須編寫代碼來響應任何更新沖突。為了確保日期時間戳或版本號的准確性，您需要在表上設置觸發器，以便在發生對行的更改時，對日期時間戳或版本號進行更新。
保存所有值方法
使用日期時間戳或版本號的替代方法是在讀取記錄時獲取所有欄位的副本。ADO.NET 中的 DataSet 對象維護每個修改記錄的兩個版本：初始版本（最初從數據源中讀取的版本）和修改版本（表示用戶更新）。當試圖將記錄寫回數據源時，數據行中的初始值將與數據源中的記錄進行比較。如果它們匹配，則表明資料庫記錄在被讀取後尚未經過更改。在這種情況下，數據集中已更改的值將成功地寫入資料庫。
對於數據適配器的四個命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）來說，每個命令都有一個參數集合。每個命令都有用於初始值和當前值（或修改值）的參數。
對於第二種情況的處理：
因為是大並發請求，也能採用第一種情況的處理方法，另外因為是對大數據量進行檢索，所以需要考慮查詢效率的問題
1.對表按查詢條件建立索引
2.對查詢語句進行優化
3.可以考慮對查詢數據使用緩存
對於第三種情況的處理：
也能採用第一種情況的處理方法，另外因為是對同一個表進行更新操作，可以考慮使用下面的處理方法：
1.先將數據保存到緩存中，當數據達到一定的數量後，再更新到資料庫中
2.將表按索引劃分(分表，分區)，如：對於一個存儲全國人民信息的表，這個數據量是很大的，如果按省劃分為多個表，在將全國的人民信息按省存儲到相應的表中，然後根據省份對相應的並進行查詢和更新，這樣大並發和大數據量的問題就會減小很多

I. PHP如何解決網站的大數據大流量與高並發

1. 使用緩存，比如memcache,redis,因為它們是在內存中運行，所以處理數據，返回數據非常快，所以可以應對高並發。

2.增加帶寬和機器性能，1M的帶寬同時處理的流量肯定有限，所以在資源允許的情況下，大帶寬，多核cpu,高內存是一個解決方案。

3.分布式，讓多個訪問分到不同的機器上去處理，每個機器處理的請求就相對減少了。

簡單說些常用技術，負載均衡，限流，加速器等