php大数据的预处理,php处理大批量数据

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作:

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减少对数据库的读取,也就是减少调用数据库,

进行数据缓存,

利用数据库的自身优化技术,如索引等

精确查询条件,有利于提高查找速度

大数据的预处理的方法包括哪些

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。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。数据预处理的方法:1、数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。2、数据集成、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换、通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。4、数据归约、数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归约前结果相同或几乎相同。

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大数据预处理的方法有哪些?

1、数据清理

数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点,并且解决不一致性来进行“清理数据”。

2、数据集成

数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

3、数据规约

数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

4、数据变换

通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法,使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

大数据处理之道(预处理方法)

大数据处理之道(预处理方法)

一:为什么要预处理数据?

(1)现实世界的数据是肮脏的(不完整,含噪声,不一致)

(2)没有高质量的数据,就没有高质量的挖掘结果(高质量的决策必须依赖于高质量的数据;数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成)

(3)原始数据中存在的问题:

不一致 —— 数据内含出现不一致情况

重复

不完整 —— 感兴趣的属性没有

含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常(偏离期望值)的数据

高维度

二:数据预处理的方法

(1)数据清洗 —— 去噪声和无关数据

(2)数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中

(3)数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式

(4)数据规约 —— 主要方法包括:数据立方体聚集,维度归约,数据压缩,数值归约,离散化和概念分层等。

(5)图说事实

三:数据选取参考原则

(1)尽可能富余属性名和属性值明确的含义

(2)统一多数据源的属性编码

(3)去除唯一属性

(4)去除重复属性

(5)去除可忽略字段

(6)合理选择关联字段

(7)进一步处理:

通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据,以及纠正不一致数据,去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据

四:用图说话,(我还是习惯用统计图说话)

结尾:计算机领域存在一条鄙视链的 ---- 学java的鄙视学C++的,有vim的鄙视用IDE的等等。

数据清洗的路子:刚拿到的数据 ---- 和数据提供者讨论咨询 ----- 数据分析(借助可视化工具)发现脏数据 ----清洗脏数据(借助MATLAB或者Java/C++语言) -----再次统计分析(Excel的data analysis不错的,最大小值,中位数,众数,平均值,方差等等,以及散点图) ----- 再次发现脏数据或者与实验无关的数据(去除) -----最后实验分析 ---- 社会实例验证 ----结束。

PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发

使用缓存,比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行,所以处理数据,返回数据非常快,所以可以应对高并发。

2.增加带宽和机器性能,1M的带宽同时处理的流量肯定有限,所以在资源允许的情况下,大带宽,多核cpu,高内存是一个解决方案。

3.分布式,让多个访问分到不同的机器上去处理,每个机器处理的请求就相对减少了。

简单说些常用技术,负载均衡,限流,加速器等


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