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　　对于大型网站，要做好数据的分离工作，随着网站的开放程度越来越大，网站必然存在一些问题，要做到内部数据的分离，较好做到局域网内操作内部数据。

　　对于制造业、服务业，要及时通过大数据的分析，获取市场的手资料，确保自己的资源能够得到合理的分配。

　　对于创业者，更是一次机遇，但是要根据总体趋势去选择自己的行业，不要为眼前的小利迷惑，大胆的做到创新发展的这一历史规则。

　　对于我们打工的人，也可以通过大数据确定自己的日常生活行程。比如出行时根据道路的拥堵情况，确定自己的出行路线，购买商品时的数据统计来确定自己购买的商品。

　　大数据处理

　　大数据处理数据时代理念的转变：要全体不要抽样，要效率不要，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

　　采集

　　大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

　　统计/分析

　　统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。