【摘要】 我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有

我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有很多数据整理的技术，其中最常见的就是冗余消除，那么什么是数据冗余呢？在这篇文章中我们就详细地给大家解答一下这个问题。

首先我们说一下数据冗余，其实数据冗余就是指数据的重复或过剩，这是许多数据集的常见问题。数据冗余无疑会增加传输开销，浪费存储空间，导致数据不一致，降低可靠性。所以许多研究提出了数据冗余减少机制，比如说冗余检测和数据压缩。这些方法能够用于不同的数据集和应用环境，提升性能，但同时也带来一定风险。举一个例子，数据压缩方法在进行数据压缩和解压缩时带来了额外的计算负担，因此需要在冗余减少带来的好处和增加的负担之间进行折中。而由广泛部署的摄像头收集的图像和视频数据存在大量的数据冗余。在视频监控数据中，大量的图像和视频数据存在着时间、空间和统计上的冗余。视频压缩技术被用于减少视频数据的冗余，许多重要的标准已被应用以减少存储和传输的负担。

而对于普通的数据传输和存储，这就涉及到了一个技术，那就是数据去重技术，数据去重技术是专用的数据压缩技术，用于消除重复数据的副本。在存储去重过程中，一个唯一的数据块或数据段将分配一个标识并存储，这个标识会加入一个标识列表。当去重过程继续时，一个标识已存在于标识列表中的新数据块将被认为是冗余的块。该数据块将被一个指向已存储数据块指针的引用替代。通过这种方式，任何给定的数据块只有一个实例存在。去重技术能够显著地减少存储空间，对大数据存储系统具有非常重要的作用。

在上面的内容中我们给大家介绍了很多数据预处理的方法，其实还有一种方法就是对特定数据对象进行预处理的技术，比如说特征提取技术，在多媒体搜索和DNS分析中起着重要的作用。这些数据对象通常具有高维特征矢量。数据变形技术则通常用于处理分布式数据源产生的异构数据，对处理商业数据非常有用。

通过这篇文章我们不难发现数据处理的技术是十分的复杂，不过这些技术都是能够更好地帮助我们进行数据冗余消除工作。所以说我们在进行清除冗余数据之前一定要多多掌握清除冗余的方法。这样才能够为后续的数据分析工作做好基础。