1、计算机数据处理指的是数据的收集、加工、存储和传送的过程。数据处理，数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
2、计算机数据处理指的是数据的收集、加工、存储和传送的过程。
3、探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备 计算机先要输入数据，然后输入数据要进行存储，然后控制从存储中提取数据进行运算，然后在存储，然后输出。
4、数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。 数据处理的8个方面 数据处理涉及的加工处理比一般的算术运算要广泛得多。 计算机数据处理主要包括8个方面。 ①数据采集：采集所需的信息。
5、在计算机应用领域里，数据处理是其最广泛的应用方面。数据处理是指利用合适的工具，将大量杂乱的、难辨意义的源数据进行收集、存储、分类、检索、转换、传输等方式将源数据有效地转化、分离和整理后，从中获取有含义和价值的信息的整个过程。
6、数据录入以后，就要由计算机对数据进行处理，为此预先要由用户编制程序并把程序输入到计算机中，计算机是按程序的指示和要求对数据进行处理的。所谓处理，就是指上述8个方面工作中的一个或若干个的组合。最后输出的是各种文字和数字的表格和报表。
1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
2、大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。
3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
4、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
在详细设计阶段，描述处理过程的工具有多种，其中包括：数据流程图：数据流程图是一种图形化表示数据流动的工具。它将数据处理过程分解成一系列的步骤，每个步骤都表示为一个框或圆圈，框或圆圈之间的箭头表示数据的流向。数据流程图可以帮助设计人员更好地理解处理过程，发现潜在的问题和瓶颈。
程序流程图。程序流程图又称为程序框图，是使用最广泛然而也是用得最混乱的一种描述程序逻辑结构的工具。它用方框表示一个处理步骤，菱形表示一个逻辑条件，箭头表示控制流向。其优点是：结构清晰，易于理解，易于修改。缺点是：只能描述执行过程而不能描述有关的数据。（2）盒图。
在详细设计阶段，经常采用的工具有：PAD PAD是问题分析图（Problem Analysis Diagram）的英文缩写，一种主要用于描述软件详细设计的图形表示工具。与方框图一样，PAD图也只能描述结构化程序允许使用的几种基本结构。PAD图所描述的程序结构十分清晰。 用PAD图表现程序逻辑，易读、易懂、易记。
