大数据是指数据量非常大、处理速度非常快的数据集合，通常数据量至少是TB量级，并且不断增长。而对于如此庞大的数据集合进行处理，我们需要采取一系列的措施，也就是所谓的大数据完整攻略。
大数据完整攻略的主要过程包括：
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数据准备。在这个环节中，我们需要选取数据源、清洗数据、正则化数据，并组合成适合模型训练和分析的格式。
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数据存储。大数据的存储通常需要采用分布式、集群式的存储方式，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Cassandra、MongoDB等。通过获得良好的存储体系结构，可以让我们更好地处理大数据。
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数据处理。在这个环节中，我们需要使用大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，对数据进行处理、转换和分析。这个环节是整个大数据完整攻略中最复杂和最繁琐的部分，需要深入掌握大数据框架的原理和应用。
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数据可视化。为了方便用户的数据理解和发现，我们可以使用Tableau、D3.js等工具对大数据进行可视化操作，并生成交互式的报告。
这里给出两个用Python实现的示例代码：
- 代码示例一：使用Python和Pandas处理CSV数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取CSV文件
df.dropna() # 去除空值
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 重命名列
df.groupby('grouping_column').sum() # 按照分组计算总和
- 代码示例二：使用Python和Spark处理大数据
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext('local', 'example')
text_file = sc.textFile("data.txt") # 读取大数据文件
word_counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 计算单词数量
word_counts.saveAsTextFile("output") # 将结果存储到HDFS
以上是大数据完整攻略的基本过程和示例代码，需要结合具体的数据分析任务和技术栈进行实际操作和实践。