大数据处理过程，业务性数据库与分析性数据库比较

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我是靠谱客的博主精明中心，最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数据处理过程，业务性数据库与分析性数据库比较，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一丶一般情况下，数据挖掘经过如下阶段

1,数据记录到数据源中，如（文本文件，传统的业务数据系统，和其他各种数据源）

2.这些数据经过ETL（extract,transform,load）过程存储到数据仓库中，如hive(这些数据仓库并不存储数据，只是在文件系统上的存储仓库引擎，数据存储到文件系统中，如hdfs）

3，在这些数据仓库上进行随机查询等，结果存入如hbase等，hbase是类似于非关系型数据库

4.利用这些数据进行分析等，属于数据应用(前端展示)

二。OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP(On-Line Transaction Processing)

联机分析处理与联机事务处理

1.OLAP重点用于数据分析，所以几乎只用查询操作，但是联机事务处理则增删改查都有，事务处理，复杂的查询等

2.OLAP如hive，OLAP常用于数据分析，人工智能等领域，,OLTP如mysql，oracle，常见的关系型数据库。

3.OLAP大多是数据仓库引擎，例如hive，它可以将sql转化为mapreduce作业,处理速度很快，实时响应

4.试用场景，OLAP用于经常频繁性的操作，OLTP的基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一

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