大資料開發過程中的5個學習通用步驟

大資料的開發過程，如圖1-1所示。

圖 1-1大資料開發通用步驟圖

上圖只是一個簡化後的步驟和流程，實際開發中，有的步驟可能不需要，有的還需要增加步驟，有的流程可能更復雜，因具體情況而定。

下面以Google搜尋引擎為例，來說明以上步驟。

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1. 大資料採集

Google的資料來源於網際網路上的網頁，它們由Google Spider（蜘蛛、爬蟲、機器人）來抓取，抓取的原理也很簡單，就是模擬我們人的行為，來訪問各個網頁，然後儲存網頁內容。

Google Spider是一個程式，執行在全球各地的Google伺服器之中，Spider們非常勤奮，日夜不停地工作。點選領取免費資料及課

2008年Google資料表明，它們每天都會訪問大約200億個網頁，而在總量上，它們追蹤著300億個左右的獨立URL連結。

可以說，只要是網際網路上的網站，只要沒有在robots.txt檔案禁止Spider訪問的話，其網頁基本上都會在很短的時間內，被抓取到Google的伺服器上。

全球的網頁，這是典型的大資料。因此，Google Spider所做的就是典型的大資料採集工作。

2. 大資料預處理

Google Spider爬取的網頁，無論是從格式還是結構等，都不統一，為了便於後續處理，需要先做一些處理，例如，在儲存之前，先轉碼，使用統一的格式對網頁進行編碼，這些工作就是預處理。

3. 大資料儲存

網頁經過預處理後，就可以儲存到Google的伺服器上。

2008年，Google已經索引了全世界1萬億個網頁，到2014年，這個數字變成了30萬億個。

為了減少開銷，節約空間，Google將多個網頁檔案合併成一個大檔案，檔案大小通常在1GB以上。

這還是15年以前的數字，那時，主流桌上型電腦硬碟也就是60GB左右，1GB的檔案在當時可以說是大檔案了。

為了實現這些大檔案高效、可靠、低成本儲存，Google發明了一種構建在普通商業機器之上的分散式檔案系統：Google File System，縮寫為GFS，用來儲存檔案（又稱之為非結構化資料）。

網頁檔案儲存下來後，就可以對這些網頁進行處理了，例如統計每個網頁出現的單詞以及次數，統計每個網頁的外鏈等等。

這些被統計的資訊，就成為了資料庫表中的一個屬性，每個網頁最終就會成為資料庫表中的一條或若干條記錄。

由於Google儲存的網頁太多，30萬億個以上，因此，這個資料庫表也是超級龐大的，傳統的資料庫，像Oracle等，根本無法處理這麼大的資料，因此Google基於GFS，發明了一種儲存海量結構化資料（資料庫表）的分散式系統Bigtable。

上述兩個系統（GFS和Bigtable）並未開源，Google僅透過文章的形式，描述了它們的設計思想。

所幸的是，基於Google的這些設計思想，時至今日，已經出現了不少開源海量資料分散式檔案系統，如HDFS等，也出現了許多開源海量結構化資料的分散式儲存系統，如HBase、Cassandra等，它們分別用於不同型別大資料的儲存。

總之，如果採集過來的大資料需要儲存，要先判斷資料型別，再確定儲存方案選型；

如果不需要儲存（如有的流資料不需要儲存，直接處理），則直接跳過此步驟，進行處理。

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網頁儲存後，就可以對儲存的資料進行處理了，對於搜尋引擎來說，主要有3步：

1）單詞統計：統計網頁中每個單詞出現的次數；

2）倒排索引：統計每個單詞所在的網頁URL（Uniform Resource Locator統一資源定位符，俗稱網頁網址）以及次數；

3）計算網頁級別：根據特定的排序演算法，如PageRank，來計算每個網頁的級別，越重要的網頁，級別越高，以此決定網頁在搜尋返回結果中的排序位置。

例如，當使用者在搜尋框輸入關鍵詞“足球”後，搜尋引擎會查詢倒排索引表，得到“足球”這個關鍵詞在哪些網頁（URL）中出現，然後，根據這些網頁的級別進行排序，將級別最高的網頁排在最前面，返回給使用者，這就是點選“搜尋”後，看到的最終結果。

大資料處理時，往往需要從儲存系統讀取資料，處理完畢後，其結果也往往需要輸出到儲存。因此，大資料處理階段和儲存系統的互動非常頻繁。

5. 大資料視覺化

大資料視覺化是將資料以圖形的方式展現出來，與純粹的數字表示相比，圖形方式更為直觀，更容易發現資料之間的規律。

例如，Google Analytics是一個網站流量分析工具，它統計每個使用者使用搜尋引擎訪問網站的資料，然後得到每個網站的流量資訊，包括網站每天的訪問次數，訪問量最多的頁面、使用者的平均停留時間、回訪率等，所有資料都以圖形的方式，直觀地顯示出來，如圖1-2所示

圖1-2 Google網站訪問量分析圖