1、集中式数据处理优点：部署结构简单。数据容易备份，只需要把中央计算机上的数据备份即可。不易感染病毒，只要对中央计算机做好保护，终端一般不需要外接设备，感染病毒的几率很低。总费用较低，中央计算机的功能非常强大，终端只需要简单、便宜的设备。
2、集中式数据处理的优势在于其便于统一管理和控制。在这种模型中，数据被集中存储在一个中心位置，通常由单个强大的服务器或主机进行处理。这种方式的优点包括易于维护、数据一致性高以及安全性强。
3、集中式数据库的优点包括： 容易管理：集中式数据库通常由单一的管理中心负责，使得数据管理变得相对简单。 数据一致性：由于所有数据都存储在单一的中心位置，因此数据的一致性更容易控制。 快速响应：由于只有一个数据存储中心，因此响应速度通常较快。
4、分布式降低了网络和主机负载，便于横向扩展。设计上较为复杂，重点要考虑站点间数据同步的准确性和效率。
5、兼容OpenFlow的交换机与OpenFlow专用 交换机的不同在于两个方面：一是兼容型交换机有一个Normal预留端口（Resevered Port）；二是兼容型交换机支持从正常处理管线转发数据 包的数据包处理方式。由于这种交换机只需在传统交换机上兼容OpenFlow协议，因此可以作为由完全分布式到严格集中式的有效过渡。
数据集预处理是指在使用数据集进行分析之前，对原始数据进行清洗、转换、规范化、平滑化、降维、特征提取等操作的过程。其目的是为了使数据集更加适合分析和建模，减少数据集中的噪声和错误，提高对数据的理解和应用效果。
数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。数据预处理一方面是为了提高数据的质量，另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说，数据预处理步骤有：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约，每个大步骤又有一些小的细分点。
当涉及到大规模数据分析和机器学习任务时，数据预处理往往占据了整个项目的大部分时间和精力。数据预处理是将原始数据转换为可用于数据分析和机器学习的格式的过程，是数据挖掘和机器学习任务中至关重要的一步。
最后，数据预处理是数据分析流程中不可或缺的一部分，它确保了输入数据的质量、提高了算法的效率，并增强了模型的泛化能力。在当今这个数据驱动的时代，掌握数据预处理技能对于数据分析师和机器学习工程师来说至关重要，因为它直接关系到后续分析的有效性和准确性。
数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
抽样是一种选择数据对象自己进行分析的方法，常用语数据的事先调查和最终的数据分析。和统计学中使用抽样是因为得到感兴趣的数据集费用太高、太费时间不同的是，数据挖掘中使用抽样可以有效的压缩整体数据量。 有效抽样的原理是：样本具有代表性，有原数据集有近似的或相同的性质，这样使用样本与整个数据集的效果几乎一样。
1、大数据常用的数据处理方式主要有以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。批量处理的主要优点是效率高，可以在大量数据上一次性执行任务，从而节省时间和计算资源。
2、大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。
3、大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapReduce，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。在实际的工作中，需要根据不同的特定场景来选择数据处理方式。
4、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。
5、为了有效处理大数据，通常需要使用大规模分布式计算框架，例如Hadoop、Spark、Storm和Flink等。这些框架能够处理大规模的数据集，并支持数据的分布式存储和计算。在大数据时代，数据不仅仅是数字和文本，还包括图片、视频、声音等多种格式，这些数据的规模巨大，处理速度快，类型多样，传输速率也极高。
6、大数据处理的四种常见方法包括： 批量处理：这种方法在数据集累积到一定量后集中处理，适合对存储的数据进行大规模操作，如数据挖掘和分析。 流处理：流处理涉及对实时数据流的即时分析，适用于需要快速响应的场景，如实时监控系统和金融市场分析。
1、NearMiss： 选择少数类附近的样本，保持数据的空间连续性。 NeighbourhoodCleaningRule： 结合ENN和CNN，优化数据清理过程。 OneSidedSelection： 结合Tomek Links和CNN，减少过拟合的风险。上采样 相反，上采样则是通过增加少数类样本来平衡数据集。
2、在处理不平衡数据集时，我们可以采取多种策略来改善模型的性能。这些策略主要涉及数据层面和算法层面。重采样方法：过采样：对少数类样本进行重复采样，以增加其数量。这种方法简单但可能导致过拟合，因为模型可能会过于关注重复出现的样本。欠采样：从多数类样本中随机选择较少数量的样本，从而减少其数量。
3、总的来说，处理不平衡数据集需要我们从多个角度出发，包括调整评估指标、选择合适的处理方法、考虑实际成本和保持数据的原始特性。记住，关键在于找到那个平衡点，使得模型在面对不平衡数据时，既能捕捉到关键信息，又能保持良好的泛化能力。
混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。
大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
