大数据处理总数据，处理成不包括什么？大数据处理中，数据处理层不包括什么？

大数据处理通常包括数据的收集、存储、清洗、处理（转换）、分析和可视化等步骤。“数据处理层”是大数据处理流程中重要的一环，主要负责将原始数据转换成所需要的形式，以便进行进一步分析或做出决策。在数据处理层中，会省略以下几个方面：

1. 非结构化数据处理：

   • 在某些情况下，数据处理层更多的是针对结构化数据的处理，而非结构化数据（如图片、视频、音频等）可能需要额外的预处理步骤。

2. 应用层面的业务逻辑：

   • 数据处理层不直接涉及应用层面的具体业务逻辑处理，例如决策支持系统、用户接口交互处理等。

3. 数据存储优化：

   • 虽涉及到数据的写入和读取操作，但数据存储性能优化、存储设备管理等并非数据处理层的主要责任。

4. 安全和隐私保护：

   • 虽然安全性和隐私保护非常重要，但这两项任务主要是数据管理、防护以及合规方面的责任，并不直接包括在基础数据处理过程中。

5. 数据备份与灾备：

   • 数据备份和灾备虽然是大数据管理不可或缺的一部分，但它们超出了数据处理层的范围。

6. 结果展示和交互式分析工具：

   • 数据处理层不包括结果展示或提供交云云析工具，这部分属于后续的数据报告或可视化分析阶段。

7. 监控和日志分析：

   • 这些活动通常涵盖IT基础设施和运维的角度，而不是数据处理的核心组成部分。

总之，在大数据架构中，数据处理层专注于对数据进行准备、转换以及提取有用信息，为上层的应用分析和决策支持服务。以上描述了数据处理层通常不包括的领域，明确划分了数据处理与其他任务之间的界限。