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大数据中的数据二次加工就是基于Hadoop的MR框架以及Spark，当然，也有其他的一些分布式数据处理框架。而大规模的数据清洗转换、再加工，都离不开分布式处理框架的支持。这就需要我们对杂乱的数据进行标准化、对残缺的数据进行补全、对原始的数据进行深度加工提取高级属性。简单的数据我们可以通过一些处理脚本来做，但针对于大规模的数据量级，我们依然需要依赖MR或者spark这种框架来处理。而针对于一些实时的场景，我们也不可避免的需要掌握诸如storm以及spark streaming之类的实时框架。所以，在这一个环节中，我们不止需要了解不同的大数据处理框架，我们还需要在基于框架的基础上，做数据应用开发，进行数据处理。通常，在这个环节中，我们需要对于Linux比较熟练，最起码能够熟练的操作服务器，操作不同的框架系统，其次，我们在此基础上做应用开发，脚本以及java语言是必须精通的，因为脚本语言是可以解决这些问题的。

最后一个环节就是数据应用价值的输出。数据应用价值的输出是我们的目的，前面讲的内容都是我们的方法。我们处理数据的目的就是让数据产生价值，这也是企业做大数据的核心目的。那么我们的数据能够做什么呢？具体来说有五点内容，第一点就是基于统计分析、数据预测，做数据化运营、决策，提升效率、效果，这是最常见的应用场景。第二就是做推荐，在主体之外产生衍生价值，提升单位价值转换。第三就是画像体系，至于说画像能做什么，只要能做的准，能做的事有很多。第四就是基于数据化、智能化的搜索。第五就是实现业务的数据化、自动化、智能化。

我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析中不可或缺的环节需要学习的知识，这些都是大家需要注意的事情，希望这篇文章能够给大家带来帮助，如果您喜欢我们的内容，那么快快关注我们吧。

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