一般來說，數(shù)據(jù)可視化大屏的展示都為匯總數(shù)據(jù)，那何為匯總數(shù)據(jù)呢，就是我們根據(jù)常說的明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加減乘除等計(jì)算，得出的指標(biāo)數(shù)值。當(dāng)然這個(gè)指標(biāo)是我們?nèi)藶槎x的。比如我們需要看賬單的時(shí)候，更多的是關(guān)心這個(gè)月花了多少，而不是每一筆，這樣更有意義，而這個(gè)月度統(tǒng)計(jì)，就是我們?nèi)藶橐?guī)定的指標(biāo)。

這個(gè)計(jì)算的過程，我們稱之為數(shù)據(jù)處理，這是一個(gè)略顯龐大的過程。如果只是處理一個(gè)月指標(biāo)還好，如果是處理年度指標(biāo)，明細(xì)數(shù)據(jù)還多，這個(gè)時(shí)候還要保證時(shí)間，那怎么辦？答案：分布式。分布式是什么，打個(gè)比方，現(xiàn)在有10萬元的1元錢讓您數(shù)，如果您自己數(shù)的話，會(huì)非常耗時(shí)，但是如果您把這10萬元分成10份，由10個(gè)人分別數(shù)，然后加和，這樣就會(huì)極大的縮短時(shí)間成本，也就是所謂的空間換時(shí)間的概念。而這十個(gè)人就是我們的十臺(tái)電腦服務(wù)器，我們的DataNode，而分配任務(wù)的就是NameNode，這就是一個(gè)MapReduce的過程，數(shù)錢的過程叫Map，求和的過程叫Reduce。這樣我們就能把壓力分散，很快的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，響應(yīng)。這也是為什么，每逢大節(jié)某些網(wǎng)站承受不了，狂加服務(wù)器的原因，異曲同工之妙。

微邦網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)可視化大屏

那明細(xì)數(shù)據(jù)從哪里來呢？我們每次消費(fèi)都會(huì)產(chǎn)生一條消費(fèi)數(shù)據(jù)，同理，數(shù)據(jù)是從每個(gè)個(gè)體產(chǎn)生的，然后層層匯總，最終顯示匯總數(shù)據(jù)。那么這個(gè)過程，我們稱之為數(shù)據(jù)抓取傳輸?shù)倪^程。這個(gè)就跟居委會(huì)挨家挨戶收集信息差不多，收集的基本信息，再提交到街道，街道再提交到區(qū)，區(qū)匯總計(jì)算后，再提交到市，一樣的道理。

說了這么多，大家應(yīng)該了解我們看到的數(shù)據(jù)可視化大屏的由來了吧，還是挺不容易的，多道工序加工而成，如果說有“舌尖上的中國”，那大屏就該叫做“數(shù)據(jù)金字塔的頂點(diǎn)”。

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