2019-03-03 21:47:11 weixin_44687753 阅读数 224
  • Spark快速大数据处理

    课程的主要内容包括: 1.ZooKeeper-分布式过程协同组件 2.Hadoop3-大数据基础组件 3.Tez-Yarn底层计算引擎 4.Hive3-大数据仓库 5.Spark2实时大数据处理 6.Oozie5-大数据流程引擎 课程特点: 1.最新API: Hadoop3/Spark2/Hive3/Oozie5 2.手工搭建集群环境:编译+搭建 3.配套资源:分阶段镜像+课件+安装资源,其中安装资源包括案例源码、脚本等 4.案例为主:分模块案例+天池数据分析竞赛 5.故障教学 6.完整实战项目:天池数据分析

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第一个V——高容量

这个最好理解,数据量一定要大,才好意思称自己为大数据嘛。大到什么程度呢?依目前行情来看,至少也要到TB级,很多案例都是PB甚至更高。但如果是GB级,非说自己是大数据也不是不可以,就是有点无颜见江东父老啊……

第二个V——多样化

这个很关键了!是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义,一是数据来源多样化,系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化,这是核心特征!要包含结构化数据、非结构数据(包括所谓半结构化数据)。

总结起来就是,多源异构。这就是为什么有人认为使用NoSQL数据库(如MongoDB)就是大数据了,因为满足了多样化的特征,但其实还不够。

第三个V——高速

即时效性,基本上至少也要达到亿级数据一秒查询,做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求,因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展,也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。

第四个V——价值

这个很好理解,数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库,存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑,这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。

2018-09-19 09:54:13 sunjinjuan 阅读数 155
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什么是大数据?
大数据(big data,mega data),或称巨量资料。比如TB,PB级别的数据。大数据特点可以总结为5V特点:
1)Volume(大量)
在电子商务平台eBay上,每天新增的数据量达到50TB,1年累计的数据量即达到18PB。与之相对地,根据IDC的研究报告,自人类开始记录历史以来,到2006年为止全人类全部的印刷书本文字加起来大约50PB。也就是说,仅eBay平台3年的新增数据,就超过了全人类全部书本的数据量。同时,在社交网站Facebook的计算机集群的磁盘空间中,目前已存储了超过100PB的数据,也就是说,仅Facebook一个网站存储的数据,就已经是人类书本数据量的2倍之多。
与海量的数据同时存在的还有越来越快的数据增长速度。根据IDC的统计,全球每年产生的数据达到将近8ZB
2)Velocity(高速)
以1分钟为单位,看看在爆炸的数据世界中发生了什么。
(1)E-mail:全球所有电子邮件用户发出了2.04亿封电子邮件。
(2)搜索:全球最大的搜索引擎Google处理了200万次搜索请求。
(3)图片:图片分享网站Flickr的用户上传了3 125张新照片,2 000万张照片被浏览。
(4)音频:在Pandora音乐网站上,播放的音乐时长超过61 000小时。
(5)视频:YouTube的用户上传了总计时长48小时的视频,130万个视频被观看。
(6)社交网站:Facebook网站的用户分享了684 478篇文章,超过600万页面被点击。
(7)微博:Twitter的用户发出了10万
(8)应用:Apple的应用商店完成了4.7万次应用下载。
(9)电子商务:eBay上产生了7万次页面访问,新增了35GB的数据。
(10)通信:在中国产生了时长531万分钟的移动通话,发出了165万条短信。
3)variety(多样)
4)value(价值密度低)以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒
5)veracity(真实性)

大数据的价值
1)计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型和算法。人们如果想要得到精确的结论,需要建立精美的模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果。因此一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成了决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说,假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时,算法A的结果明显优于算法B。也就是说,就算法本身而言,算法A能够带来更好的结果;然而,人们发现,当数据量不断增大时,算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示:当数据越来越大时,数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法,只要拥有足够多的数据,也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。

2)当数据足够多的时候,不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。当数据量到达一定程度后,数据本身就可以说话了
3)由于能够处理多种数据结构,大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前,计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理,并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低,互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

4)从政府或社会角度,大数据时代到来,会催生很多新的就业岗位
大数据是一种新的生产力。大数据是人工智能的基础

2016-02-23 12:38:47 qq_22701783 阅读数 3787
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    怀 着对大数据的憧憬,哥毅然决然到了吴超老师主办的超人学院进行大数据技术的深造。(好,下面插播一条广告www.crxy.cn

 

 

有人说大数据技术是第四次技术革命,这个说法其实不为过。

很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么,那么它是什么呢,在这里哥就通俗点来说一下个人对大数据的理解。

大数据,很明显从字面上理解就是大量的数据,海量的数据。大,意思就是数据的量级很大,不上TB都不好意思说是大数据。数据,狭义上理解就是12345那么些数据,毕竟计算机底层是二进制来存的,那么在大数据领域,数据就不仅仅包括数字这些,它可以是所有格式的东西,比如日志,音频视频,文件等等。

所以,大数据从字面上理解就是海量的数据,技术上它包括这些海量数据的采集,过滤,清洗,存储,处理,查看等等部分,每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。

举个例子,淘宝双十一的总交易额的显示,后面就是大数据技术的支持,全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起,数据量很大,而且要做到实时的展现,就需要强有力的大数据技术来处理了。

数据量一大,那么得找地方来存,一个服务器硬盘可以挂多少,肯定满足不了这么大的数据量存储啊,所以,分布式的存储系统应运而生,那就是HDFS分布式文件系统。简单的说,就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上,那么管理他们的系统就是HDFS文件系统,也是大数据技术的最基本的组件。

有地方存了,需要一些分布式的数据库来管理查询啊,那就有了hbase等,还需要一些组件来计算分析这些数据啊,mapreduce是最基本的计算框架,其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理,其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.

一言以蔽之,围绕大数据的发展,新兴了大数据技术,大数据的互联网公司,以及大数据技术的相关培训公司,超人学院就是其中一个全方位的大数据培训公司,因为我本身以前是做培训的,我是不是在打广告。。。

总之,一切都是数据。我们的历史,是不是都是大量的数据保存下来的,现在我们也是大数据的生活,天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么,你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息,大数据生活。未来,大数据将更深刻的渗透到生活中。



2018-12-12 23:01:50 jiawoxuexiqq30294961 阅读数 77
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大数据及其价值

大数据是近几年非常热门的一个概念。到底什么叫做大数据呢?简单而言,就是具备4V属性的数据:

Volume:量非常大,大到一台计算机所无法处理的数据;

 

Variety:来源广泛,包括文本、图像、语音、机器传感器信号、日算计程序日志等;

Velocity:产生速度非常快;

Veracity:准确性要求高。

关于大数据,有许多大家耳熟能详的经典案例,比如沃尔玛的“啤酒和尿布”案例;Target商场预测17岁女孩怀孕的等。

*对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 .

通过这些例子,我们可以了解到大数据具有非常大的潜力和应用价值。如果能够分析出数据的潜在含义,它将在生活中的各个领域发挥巨大的作用。

 

越来越多的企业和组织也确实在挖掘数据的力量。

比如:电商网站会根据用户的历史浏览记录做个性化推荐;音乐网站则根据用户听歌历史和有同样爱好者的听歌记录,给用户推送喜欢的音乐;还有现在非常热门的自动驾驶、图像识别等技术,都是以大数据为基础的。

数据

科学

什么是数据科学?

那么多数据,通过什么手段才能挖掘出它们的潜在价值?

在这方面,人们已经做了许多研究和尝试。数据科学就是这些研究和探索的成果——

 

数据科学是一门新兴学科,专门研究利用数据学习知识。其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。

它也是一门交叉学科,采用数据统计和机器学习的方法,通过挖掘数据背后的潜在含义来帮助人们理解问题,解决问题,从而辅助人类决策。

数据科学结合了诸多领域的理论和技术,包括:

应用数学

统计

模式识别

机器学习

数据可视化

数据仓库

高性能计算

等……

新兴领域

很多每天都在报道数据科学将是未来一个有前途的新兴领域,它会给各个产业都带来变革。

从“大数据”一词在中国的普及程度就可以知道,这一概念的热度非常高。

很多高校都已经开设了数据科学专业或相关课程,那么我们可以预期,未来数据分析的人才量将会呈指数上升。

不过,到目前为止,数据分析还是一门人才紧缺的学科,专业的数据分析人才还有很大缺口。

本来许多行业都会用到数据分析的知识,因此,很多不同领域的优秀人才纷纷转向数据分析岗位,这也是当前的一大趋势。

 

自学数据科学

其实,只要有志于此,即便没有在学校里专门学习过数据科学,也可以通过自学、培训和交流活动等手段来提升自己。以一种自我驱动的方式掌握这门学科的知识。

可以选择:

从MOOC网站上学习;

与专业人才进行交流;

参加一些真实场景的比赛;

等,都可以学到非常多的理论知识,并获得项目经验。 

数据科学家的基本素质

专业通过应用数据科学来解决实际问题的人,叫做数据科学家

成为数据科学家需要具备哪些知识呢?

数据科学是一门交叉学科,数据科学家必须同时具备计算机、数学和统计的专业知识

计算机——需要了解基本的算法和数据结构,命令行操作,能够编写爬虫获取数据,并掌握如Python,R或Scala这类适合数据分析的编程语言。

统计学——要掌握基本的概率分布,假设检验,以及AB Test的基本知识。

数学——大学高等数学学到的知识,比如微积分,线性代数和概率论。

此外,还需要掌握一些分布式存储、数据处理等方面的系统和工具,比如 Hadoop, MapReduce, AWS等。

数据科学家还需要具备良好的沟通能力。

这样才能够将数据分析的结果展示出去,让没有任何背景的人也能很快明白数据背后的真实价值,有什么具体的用处,以及未来能提高什么方面的能力。

数据可视化也是必备技能,因为要在分析结果时做出简明易懂的图表。

总的来说,数据科学家需要掌握的东西很多——既要像工科生,会技术;也要像文科生,懂审美;还要像演说家,通过和不同部门沟通交流来理清问题思路,学习业务知识,并最后将自己的结论告诉给别人。

数据

分析的流程

数据科学为解决问题和做出决策提供了一套方法,大概分为5个步骤:

【step-1】定义问题

只有准确地定义了问题,才能知道要解决什么。

为此,数据科学家需要理解问题背景和业务知识,即business understanding。TA需要理解:

用户提出这个问题,背后真正的目的是什么?

能够帮助用户改善什么?

能够帮助用户创造多少的价值?

这个问题是不是数据可解的问题?

……

另外,还需要深入理解用户所在领域的行业理论知识,才能更好地为解决这个问题提供背景知识。

【step-2】获取数据

在理解了问题背景之后,就可以开始为解决问题寻找可以使用的数据了。

数据的来源多种多样,数据科学家需要先对数据进行理解,然后才能知道:

现有的数据是否能够支持我们解决当前问题?

现有数据的质量如何?

还需要什么数据?

……

【step-3】数据预处理

往往实际收集到的数据质量并不像在课堂项目或者比赛时拿到的数据那么好。缺失值,异常值是非常常见的。

因此,经常需要花费巨大的精力在数据的预处理上。

数据科学家们天天盯着屏幕看:

数据有无缺失?

如果缺失应该如何处理?

这个值从图上看偏离很远,是应该丢弃还是保留其特殊含义?

……

还有,通常情况下,在数据库当中有大量多对多关系的数据表,关联十分复杂。理清这些关系就是一个非常劳神且无聊的过程。

往往为后续训练模型准备好一个切实可用的数据框表,就要花费掉投入整个项目的大部分精力和资源。

日常做项目中,可能70%~80%的时间都用在了这一步。数据分析其实是一个非常乏味的工作。

【step-4】设计分析方、分析、并评估结果

数据清洗好后,我们就进入了数据分析的核心步骤——决定如何分析数据,从而最大程度发挥它们的价值。

数据分析大概包括如下内容:

【4.1】探索性分析

了解数据的字段含义、数据量;检查数据质量(有否异常值、缺失值、拼写或输入错误等)。

【4.2】统计分析

统计各个字段的数据分布,最大值、最小值等。

可以运用可视化手段来发现数据中存在的规律或相关性。

【4.3】数据处理

思考如何提高数据质量:

怎么处理异常值、缺失值?

数据的特征是否有用?

是否需要加工特征?

如何选择特征?

……

最后将处理干净的数据用于训练模型。

【4.4】数据建模

数据模型多种多样,有解决分类问题的模型,也有解决预测问题的模型。

首先我们需要选择模型类型,之后利用处理好的数据对模型进行训练,并进行验证和测试。

然后进入迭代的过程:

需要评估模型在实际生活中是否有用——有时候在训练时有很高精确度的模型,在实际运行中并非如此。

如果模型在实际应用中反馈比较差,就需要回到问题的定义阶段,去了解是否是问题定义不合适,或者是数据特征不明显等。

只有不断迭代才能在实际的生产生活中得到更好的效果。

【step-5】展示结果/结果上线

在获得了足够实用的模型,或者分析结果之后,还需要向其他人(用户、决策者)解释分析结果,清楚地表达结果的价值。

当模型准备就绪后,可以请工程师部署上线,到产品中去实现其功能。

在工业界应用大数据的难点

不得不说,大数据技术在工业界的应用相较于新兴的互联网行业,遇到了更多的障碍:

观念的问题

首先,最核心的还是人的问题。

对于传统行业的从业人员来说,他们对于大数据知之甚少,既不了解数据的价值,也不知道大数据可以为他们做些什么。

具体表现就是他们常常无法清楚的定义一个问题,甚至不明确到底什么问题是数据可以解决的。

他们或许认为大数据非常厉害,可以解决任何问题,却不明白具体要解决什么问题。

反过来,数据科学家又不是业务领域的专家,对领域知识了解甚少,可能会盲目的提出一些项目方向,而这些解决方案对于世界业务又不是很有用。

如此一来,很可能就陷入了“大数据无用”的恶性循环。

体制的问题

许多工业企业是大型国企、央企或者大型民企。都存在着一套复杂而缓慢的审批流程。人员又对数据科学持有观望的态度。

因此在与数据企业分享数据资源上会非常困难。

总要花费大量的时间和业务人员进行沟通,说服他们开放数据给数据专业人员。

可能数据分析本身用不了太久时间,但为了获取数据,光申请流程就需要耗费几个月甚至更久的时间。

数据的问题

客观而言,工业大数据和互联网数据也有很大的区别。

工业领域人为录入的数据非常稀少,大部分数据来自于机器数据(传感器信号)。本身机器系统兼容性不好,导致数据种类繁多,缺乏统一标准。

而且,很多现实的生产环境条件恶劣,所在地偏远(郊区或者人非常少的地方)。导致数据传输不及时,或者精度不可靠,数据质量可能会很差。

甚至因为一些特殊原因,造成数据大部分缺失,使得后期的数据分析偏差严重。

多数中小型企业没有高质量的数字化系统来记录数据,还在采用非常落后的方式——用纸币记录工作流程参数或设备参数。这些数据可能最后根本就没有被存储下来,都被浪费掉了。

而大型企业,则往往拥有多套系统,缺乏同步管理,数据的采集也没有固定流程和策略,加之数据量庞大,造成最终数据质量不高。

用户预期管理的问题

到了数据建模阶段,还会遇到很大的问题:工艺人员往往非常关心模型的可解释性和控制性。

如果运用非常复杂的算法,比如SVM或者神经网络,是无法解释问题的,这时工艺人员则会有疑惑。

即使这些高级算法取得非常好的结果,他们也不是很放心。他们需要在任何时刻都能对模型进行控制。

数据科学家用高级的神经网络去做,但把训练好的模型交给工艺人员后,会收到他们的质疑。这也是在工业数据分析中比较无奈的一点。

模型质量和效率的问题

在工业大数据分析中,用户普遍对模型的精度要求更高,容错率更低。

因为分析结果都是要投入的实际的生产操作环节当中去的。如果不能保证精度的话,可能会造成很大的损失。

比如在化工生产环节,如果数据分析模型的结果出现纰漏,是有可能造成重大事故的!

所以,在得到可靠验证之前,不应该把模型应用到生产环节。

另外,工业IOT的通信频率一般在毫秒级别。机器产生数据的数量也非常庞大,一般都是按TB来计算的。

因此工业大数据对于数据的传输和存储有很高要求,需要制定一套定制化的数据存储解决方案,才能符合工业大数据的场景。

而且,工业数据通常是时序数据,也就是和时间相关的一种数据类型。故而需要时序数据库来存储这些数据。

这种时序数据库又必须具备分布式运算的能力,并能够容纳多元、异构的数据,对于数据的采集和存取都必须在毫秒级别。

存储数据的平台需要有基本的数据分析和可视化能力,还能够兼容不同的工业协议接口。

如此之多的要求,都是其他领域的数据分析很少遇到的。

 

工业

大数据应用场景

我们来看两个工业大数据分析中的典型场景:

故障预警

传统工业界的做法:设备的维护发生在故障之后。

一旦设备发生了故障,首先需要停机;然后会花费很长时间去寻找问题来源;之后才实施维修。

显然这样会耽误生产运行,造成成本损失。

如果能够通过分析历史的工矿数据,了解设备在正常运行下的参数,历史上发生问题时参数的变化,就可以通过分析工矿数据来建立大数据模型,做到故障预警——当设备出现同样问题之后(真正发生故障之前),设备就会发出预警。

这样,维修人员就能在设备停机之前对其进行维修处理。

通过分析历史上经常损坏的设备和部件信息,就可以提前准备部件,避免当设备出现故障的时候再去采购。这也降低了零部件更换过程中的等待时间。从而提高整体的企业运行效率效率。

产品质量优化

提高产品的良品率也是大数据在工业界应用的一大场景。

在生产过程中,工作人员往往无法实时对参数进行优化,只能在生产结束后对产品进行检测,并且回溯到生产时的设备参数,再进行研究。

这样就产生了滞后性——无法在生产过程中阻止不良产品的生产。

如果通过对历史工艺的参数分析,发现最优的参数组合,并在设备生产的过程中实时监控这些工业参数的变化,随时进行调整,就能够有效提高产品的良品率,减少不必要的损失。

因此在工业中,对于设备有一个全生命管理周期的概念,这也是工业大数据中一个重要的领域。 

工业

大数据应用的前景

道路曲折,前途光明

传统工业企业从自身的储备而言,一般不具备大数据分析的能力,需要引入互联网大数据的技术和人才。

但因为传统行业偏保守,想要进入其中非常困难。

不过,一旦被工业企业认可,就会发现一片汪洋。可惜很多人往往在此之前就倒下了。

在做工业大数据分析的时候,首先需要一两个成功的、可落地的案例,让工业界人士看到之后,跨过心里这道坎,才会愿意分享数据,探讨行业知识。

因此必须有足够的耐心的和传统工业人士沟通,需要花费很长时间在交流和获取他们的信任上。

进入到正式工作阶段后,在定义问题时,就要搞清楚:问题到底是不是是数据可以解决的。

不是所有的投资都有回报,也不是所有的问题都能用数据解决,但是一定有能够用数据解决的问题。

最好的方法就是坐下来和传统工业企业内的行业专家进行交流,通过不断迭代提出真正可解决的数据方案。

不仅是和具体的执行人员沟通,还需要对企业的决策者进行宣贯、交流。他们了解了大数据,才会有胆量去尝试。

工业大数据分析一般是从大型企业开始采用的。通过大企业的应用落地,再同类型进行推广,比较容易被其他企业借鉴。

而对于中小企儿,让他们用大数据方法解决问题之前,需要为他们建立一套完善的数据收集机制,让他们先能够收集数据。待数据完善后,再做进一步的分析。

不必迷信大数据

传统行业的问题,也不是一定要有大数据才能解决的。

对于工业大数据来说,不管生产中的工艺参数还是特征,如果单纯将这些数据整理好放入模型进行训练,往往不会取得好的效果。

更加重要的是要去理解这些数据背后的物理意义。

有时候运用机理模型或者专家经验可以阐释出新的特征。这样比简单地把数据扔进模型好得多。

数据分析只是一个辅助的方法,依据行业内积累已久的业务经验和理论进行分析,结果可能会比大数据更加可靠。

所以,对于很多有志于从事工业大数据的人来说,一定要增加自己的领域知识积累。

另外,很多情况下工业数据量很小,通过简单的统计分析就可以得出结论,而不必采用什么炫酷的大数据技术。

在与用户沟通的时候,我们既要强调大数据的实用性,又不能盲目地说大数据能解决所有问题。也要承认很多问题不用大数据也能解决。

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2017-08-07 22:33:58 u010012788 阅读数 2019
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       大数据,根据百度的解释,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这里的常规软件指的是传统的关系型数据库(如oracle、sqlserver),数据量和处理要求超过它们的处理能力。新的处理模式主要是指hadoop、分布式数据库等技术,它的系统架构能满足海量数据的处理要求。

      有了大数据,有了更多的历史数据,我们就可以做更精准的分析和挖掘,就可以更好的发现问题,更好的解决问题,更好的预测未来,使事物按照我们希望的方向发展。

      大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

      大数据的特征决定如何发挥大数据的价值:一、要有海量、真实的数据(Volume、Veracity);二是对不同结构数据进行规格化,保障数据口径的一致性(Variety);三是根据业务要求,对数据采取相应的存储和处理技术,生成有价值、满足时效性的数据(Value、Velocity)。

大数据几个思考

阅读数 27

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