php大數(shù)據(jù)的預(yù)處理,php處理大批量數(shù)據(jù)
PHP-大數(shù)據(jù)量怎么處理優(yōu)化
大數(shù)據(jù)的話可以進行以下操作：
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減少對數(shù)據(jù)庫的讀取，也就是減少調(diào)用數(shù)據(jù)庫，
進行數(shù)據(jù)緩存，
利用數(shù)據(jù)庫的自身優(yōu)化技術(shù)，如索引等
精確查詢條件，有利于提高查找速度
大數(shù)據(jù)的預(yù)處理的方法包括哪些
數(shù)據(jù)預(yù)處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數(shù)據(jù)在進行轉(zhuǎn)換或增強處理之前，首先將不規(guī)則分布的測網(wǎng)經(jīng)過插值轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)的處理，以利于計算機的運算。另外，對于一些剖面測量數(shù)據(jù)，如地震資料預(yù)處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：1、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數(shù)據(jù)清除，錯誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。2、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)集成例程將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來并統(tǒng)一存儲，建立數(shù)據(jù)倉庫的過程實際上就是數(shù)據(jù)集成。3、數(shù)據(jù)變換、通過平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。4、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)挖掘時往往數(shù)據(jù)量非常大，在少量數(shù)據(jù)上進行挖掘分析需要很長的時間，數(shù)據(jù)歸約技術(shù)可以用來得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。
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大數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有哪些?
1、數(shù)據(jù)清理
數(shù)據(jù)清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或者刪除離群點，并且解決不一致性來進行“清理數(shù)據(jù)”。
2、數(shù)據(jù)集成
數(shù)據(jù)集成過程將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。
3、數(shù)據(jù)規(guī)約
數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。
4、數(shù)據(jù)變換
通過變換使用規(guī)范化、數(shù)據(jù)離散化和概念分層等方法，使得數(shù)據(jù)的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數(shù)據(jù)變換操作是提升數(shù)據(jù)挖掘效果的附加預(yù)處理過程。
大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）
大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）
一：為什么要預(yù)處理數(shù)據(jù)？
（1）現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)是骯臟的（不完整，含噪聲，不一致）
（2）沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒有高質(zhì)量的挖掘結(jié)果（高質(zhì)量的決策必須依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫需要對高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行一致地集成）
（3）原始數(shù)據(jù)中存在的問題：
不一致 —— 數(shù)據(jù)內(nèi)含出現(xiàn)不一致情況
重復(fù)
不完整 —— 感興趣的屬性沒有
含噪聲 —— 數(shù)據(jù)中存在著錯誤、或異常（偏離期望值）的數(shù)據(jù)
高維度
二：數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法
（1）數(shù)據(jù)清洗 —— 去噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)
（2）數(shù)據(jù)集成 —— 將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個一致的數(shù)據(jù)存儲中
（3）數(shù)據(jù)變換 —— 把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式
（4）數(shù)據(jù)規(guī)約 —— 主要方法包括：數(shù)據(jù)立方體聚集，維度歸約，數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)值歸約，離散化和概念分層等。
（5）圖說事實
三：數(shù)據(jù)選取參考原則
（1）盡可能富余屬性名和屬性值明確的含義
（2）統(tǒng)一多數(shù)據(jù)源的屬性編碼
（3）去除唯一屬性
（4）去除重復(fù)屬性
（5）去除可忽略字段
（6）合理選擇關(guān)聯(lián)字段
（7）進一步處理：
通過填補遺漏數(shù)據(jù)、消除異常數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù)，以及糾正不一致數(shù)據(jù)，去掉數(shù)據(jù)中的噪音、填充空值、丟失值和處理不一致數(shù)據(jù)
四：用圖說話，（我還是習(xí)慣用統(tǒng)計圖說話）
結(jié)尾：計算機領(lǐng)域存在一條鄙視鏈的 ---- 學(xué)java的鄙視學(xué)C++的，有vim的鄙視用IDE的等等。
數(shù)據(jù)清洗的路子：剛拿到的數(shù)據(jù) ---- 和數(shù)據(jù)提供者討論咨詢 ----- 數(shù)據(jù)分析（借助可視化工具）發(fā)現(xiàn)臟數(shù)據(jù) ----清洗臟數(shù)據(jù)（借助MATLAB或者Java/C++語言） -----再次統(tǒng)計分析（Excel的data analysis不錯的，最大小值，中位數(shù)，眾數(shù)，平均值，方差等等，以及散點圖） ----- 再次發(fā)現(xiàn)臟數(shù)據(jù)或者與實驗無關(guān)的數(shù)據(jù)（去除） -----最后實驗分析 ---- 社會實例驗證 ----結(jié)束。
PHP如何解決網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)大流量與高并發(fā)
使用緩存，比如memcache,redis,因為它們是在內(nèi)存中運行，所以處理數(shù)據(jù)，返回數(shù)據(jù)非?？?，所以可以應(yīng)對高并發(fā)。
2.增加帶寬和機器性能，1M的帶寬同時處理的流量肯定有限，所以在資源允許的情況下，大帶寬，多核cpu,高內(nèi)存是一個解決方案。
3.分布式，讓多個訪問分到不同的機器上去處理，每個機器處理的請求就相對減少了。
簡單說些常用技術(shù)，負載均衡，限流，加速器等
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