大数据处理流程
大数据处理流程包括数据***集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。
大数据处理的六个流程包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
大数据处理过程一把包括四个步骤，分别是 收集数据、有目的的收集数据 处理数据、将收集的数据加工处理 分类数据、将加工好的数据进行分类 画图（列表）最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。
大数据处理流程如下：数据***集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据***集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。
大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。
“大数据”时代下如何处理数据?
大数据处理数据的方法：通过程序对***集到的原始数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并梳理成点击流行模型数据。将预处理之后的数据导入到数据库中相应的库和表中。
大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析。收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
大数据处理的六个流程包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
如何优化操作大数据量数据库
1、借助explain（查询优化神器）选择更好的索引和优化查询语句 SQL的Explain通过图形化或基于文本的方式详细说明了SQL语句的每个部分是如何执行以及何时执行的，以及执行效果。
2、SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
3、数据库优化的方式有：第一个方法：选取最适用的字段属性。MySQL可以支持大数据量的存取，但是数据库中的表越小，在上面执行的查询就越快。所以可以将表中的字段宽度设置的尽可能小。图示为此方法的例子。
4、数据库设计优化不要使用游标。使用游标不仅占用内存，而且还用不可思议的方式锁定表，它们可以使DBA所能做的一切性能优化等于没做。游标里每执行一次fetch就等于执行一次select。
如何处理大量数据并发操作
：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
面对海量数据，快速高效处理的方法有：学会数据清洗、引入分布式处理框架、使用合适的数据库、针对性的算法实现、***用并发控制、做好数据分类和标签等。学会数据清洗 从源头开始，学会数据清洗非常重要。
解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接操作数据库的开销。数据库集群、库表散列。
如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。