大数据入门_大数据入门基础 - CSDN
  • 大数据入门基础教程系列

    千次阅读 2019-06-18 21:59:58
    所谓大数据(Big Data),就是需要处理的数据量非常巨大,已经达到了 TB、PB 甚至 EB、ZB 级别,需要成千上万块硬盘才能存储。传统的技术手段在大数据面前不堪一击,只能探索一套新的解决方案。 这套《大数据技术与...

    所谓大数据(Big Data),就是需要处理的数据量非常巨大,已经达到了 TB、PB 甚至 EB、ZB 级别,需要成千上万块硬盘才能存储。传统的技术手段在大数据面前不堪一击,只能探索一套新的解决方案。

    这套《大数据技术与应用教程》对大数据处理过程中涉及的各种关键技术做了详细的介绍,包括大数据思维、大数据采集、大数据处理、大数据存储、大数据挖掘、大数据应用等各个环节,帮助初学者规划了一条完整的学习路线。

    这套教程只是一本入门指南手册,目的是给初学者指引方向,它虽然讲解了大数据的各种技术,但并不非常深入。对于大数据开发人员,还需要结合其它教程深度学习;对于大数据从业者,这些知识已经足够了。


     

    年薪40+W的大数据开发【教程】,都在这儿!

    1.大数据是什么
    2.大数据时代
    3.大数据的产生和作用
    4.大数据时代的10个重大变化
    5.大数据处理的基本流程
    6.大数据涉及到的关键技术
    7.大数据采集概述
    8.通过系统日志采集大数据
    9.通过网络爬虫采集大数据
    10.Scrapy网络爬虫简介
    11.大数据预处理架构和方法
    12.数据清洗
    13.数据集成
    14.数据转换
    15.数据消减
    16.离散化和数值概念层次树
    17.大数据处理技术
    18.Google大数据处理系统
    19.Hadoop大数据处理框架
    20.HDFS
    21.HDFS基本原理和设计理念
    22.HDFS架构和实现机制
    23.HDFS读取和写入数据
    24.HDFS两种操作方式
    25.NoSQL简介
    26.NoSQL类型简介
    27.HBase简介
    28.HBase列式数据模型
    29.HBase Shell
    30.HBase主要运行机制
    31.HBase常用Java API
    32.HBase Java API编程实例
    33.Hadoop MapReduce
    34.Hadoop MapReduce架构
    35.Hadoop MapReduce工作流程
    36.MapReduce案例分析:单词计数
    37.Hadoop MapReduce工作机制
    38.MapReduce编程实例
    39.Spark简介
    40.Spark RDD
    41.Spark总体架构和运行流程
    42.Spark生态圈
    43.Spark开发实例
    44.Spark Streaming简介
    45.Spark Streaming系统架构
    46.Spark Streaming编程模型
    47.Spark DStream相关操作
    48.Spark Streaming开发实例
    49.数据挖掘简介
    50.Spark MLlib
    51.数据挖掘之分类和预测
    52.决策树和朴素贝叶斯算法
    53.回归分析
    54.聚类分析简介
    55.k-means聚类算法
    56.DBSCAN聚类算法
    57.数据挖掘之关联规则分析
    58.Apriori算法和FP-Tree算法
    59.基于大数据的精准营销
    60.基于大数据的个性化推荐系统
    61.大数据预测
    62.大数据的其他应用领域
    63.大数据可以应用在哪些行业
    64.大数据在金融行业的应用
    65.大数据在互联网行业的应用
    66.大数据在物流行业的应用

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  • 分享方向,行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群868847735 ,欢迎想学习,想转行的,进阶中你加入学习。   1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力: 熟练使用Linux,熟练安装Linux...

    已经火了很久了,一直想了解它学习它结果没时间,了解了一些资料,结合我自己的情况,整理了一个学习路线。

     

     

    想要在大数据这个领域汲取养分,让自己壮大成长。分享方向,行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群868847735 ,欢迎想学习,想转行的,进阶中你加入学习。

     

    1.Linux基础和分布式集群技术

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;

    学完此阶段可解决的现实问题:

    搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务;

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

    1.内容介绍:

    在大数据领域,使用最多的操作系统就是Linux系列,并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程,主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

    2.案例:搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

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    2.离线计算系统课程阶段

    1. 离线计算系统课程阶段

    Hadoop核心技术框架

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用;2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发;3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发;4、掌握Hive数据仓库工具的工作原理及应用开发。

    学完此阶段可解决的现实问题:

    1、熟练搭建海量数据离线计算平台;2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案;3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序;

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    具备企业数据部初级应用开发人员的能力

    1.1 HADOOP快速入门

    1.1.1 hadoop知识背景

    什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

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    国内外hadoop应用案例介绍

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    分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

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    1.1.2 HIVE快速入门

    hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识

    1.1.3 数据分析流程案例

    web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现

    1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建

    集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

    HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试

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    1.2 HDFS详解

    1.2.1 HDFS的概念和特性

    什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

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    1.2.2 HDFS的shell操作

    HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

    1.2.3 HDFS的工作机制

    HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程

    NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

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    1.2.4 HDFS的java应用开发

    搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

    1.3 MAPREDUCE详解

    1.3.1 MAPREDUCE快速上手

    为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式

    1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制

    MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化

    通过以上各组件的详解,深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制,从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

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    MAPREDUCE实战编程案例:通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下:

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    通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析,最终计算出需求所要的结果,用于支撑页面展现:

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    1.4 HIVE增强

    1.4.1 HIVE基本概念

    HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

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    1.4.2 HIVE基本操作

    HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例

    1.4.3 HIVE高级应用

    HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

    HIVE实战案例--级联求和报表实例:

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    离线数据挖掘系统

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目,掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

    学完此阶段可解决的现实问题:

    1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;4、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力

    2.1 数据仓库增强

    2.1.1 数据仓库及数据模型入门

    什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构

    2.1.2 数据仓库设计

    建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

    典型数据模型——星型建模实例

    2.1.3 数据仓库建模样例

    业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模

    web点击流日志分析系统数据仓库设计实战:

    通过对数据特点和业务需求的分析,关系梳理,设计出一个主题明确、层次合理的数据模型

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    2.2 离线辅助系统

    2.2.1 数据采集系统

    数据采集概念介绍

    FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

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    2.2.2 任务调度系统

    任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

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    2.2.3 数据导出

    数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

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    2.3 web点击流日志分析系统实战项目

    2.3.1 项目介绍

    1. 在PC时代,营销的核心是购买,在移动互联网时代,其核心是如何实现用户个性化互动,对用户传播更为精准化的内容,而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

    2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面,点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等),将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来,就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

    3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统,项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中,包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

    2.3.2 需求分析

    什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求

    业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析

    2.3.3 系统设计及开发

    1. 系统架构设计

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    2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

    3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

    4. 数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL

    5. 报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理

    6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

    2.3.4 任务调度系统设计实现

    任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控

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    2.3.5 数据可视化——结果报表展现

    1. hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库

    2. 报表展现系统技术选型:

    后台使用spingmvc + spring + mybatis

    前端页面使用全静态异步刷新技术jQuery + Echarts

    3. web展现程序架构搭建,使用maven构建项目工程

    4. web展现程序页面设计开发:原型页面设计、js代码开发

    5. 最终实现以下数据可视化效果:

    (1)流量概况可视化效果:

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    (2)来源地域分析可视化效果:

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    (3)来源类型分析可视化效果:

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    3.Storm实时计算部分阶段

    实时课程分为两个部分:流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。

    1.流式计算核心技术

    流式计算核心技术主要分为两个核心技术点:Storm和Kafka,学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    (1)、理解实时计算及应用场景

    (2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理

    (3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力

    学完此阶段可解决的现实问题:

    具备开发基于storm的实时计算程序的能力

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足

    1.1、流式计算一般结构

    2011年在海量数据处理领域,Hadoop是人们津津乐道的技术,Hadoop不仅可以用来存储海量数据,还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点,很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库,高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲,根据业务需求,数据的处理可以分为离线处理和实时处理,在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案,但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点,storm横空出世,与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性,横扫市面上的一些流式计算框架,渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话,他一定会说,这就是我要的滑板鞋!

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    上图是流式分析的一般架构图,抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下,我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

    1.2、流式计算可以用来干什么

    一淘-实时分析系统:实时分析用户的属性,并反馈给搜索引擎。最初,用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求,希望能够实时分析用户的行为日志,将最新的用户属性反馈给搜索引擎,能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

    携程-网站性能监控:实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标,并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表,通过历史数据对比等判断规则,触发预警事件。

    一个游戏新版本上线,有一个实时分析系统,收集游戏中的数据,运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果,然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期,加强游戏的生命力。

    实时计算在腾讯的运用:精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)

    为了更加精准投放广告,阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是,你对什么感兴趣,就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得,其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性,阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据,并在此基础上进行受众定向的广告投放。

    1.3、Storm核心技术点

    基础技术点

    linux环境准备、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置项讲解、集群搭建常见问题解决。

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    Storm练习案例

    根据蚂蚁金服提供的最新数据,今年双十一的交易峰值为8.59万笔/秒,是去年3.85万笔/秒的2.23倍。这一数据也超过了6万笔/秒的预估。如何实时的计算订单金额,让公司领导层看到呢?

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    (图为双十一支付宝成交金额)

    Storm基础及原理

    Storm常用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt、Storm分组策略(stream groupings)、Storm项目maven环境搭建、使用Strom开发一个WordCount例子、Storm程序本地模式debug、Storm消息可靠性及容错原理、Storm任务提交流程、Strom消息容错机制。

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    (图为storm组件)

    1.4、Kafka核心技术点

    Storm结合消息队列Kafka:消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API、Kafka负载均衡、Kafka消息存储原理等。

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    (图为Kafka消息队列原理)

    2.流式计算案例实战

    实战案例部分主要有三个企业实战案列,分别是基于点击流的日志分析系统、基于系统日志的监控告警系统、基于订单系统的交易风控系统,三个案列是企业中的典型项目。学完此阶段能够独立根据企业的业务性质开发相关的storm程序。

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    1、掌握企业核心业务需求

    2、掌握实时系统常见的开发流程及运营经验

    学完此阶段可解决的现实问题:

    可以独立开发storm程序来满足业务需求

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    熟练学习和掌握后,可满足企业开发的初级需求,根据市场反馈数据看,薪资普遍在 15000-18000元/月。

    2.1、案例:流量日志分析

    流量日志分析之漏斗模型:大型电商网站,上亿规模的用户,千万级别的活跃用户,如何评估一个商品专题页面的效果好不好呢?比如:浏览次数、加入购物车次数、下单次数、支付次数、完成。

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    (图为日志分析漏斗模型-数据部必备)

    流量日志分析之基础数据分析:电商网上商品数量在千万级别,店铺数量在百万级别,如何实时的计算一个每个商品页的访问数、用户数、来源信息等基础信息呢?如何实时的计算每个店铺的访问数、用户数、来源信息等基础数据呢?

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    (图为页面浏览分析-数据部必备)

    2.2、案例:统一监控告警系统

    随着公司业务发展,支撑公司业务的各种系统越来越多,为了保证公司的业务正常发展,急需要对这些线上系统的运行进行监控,做到问题的及时发现和处理,最大程度减少对业务的影响。不同业务的会有几十上百台服务器去支撑,大型企业可能是成千上万台服务器,那么每台服务器的硬件状态、业务应用状态如何实时的监控,做到及时发现,快速解决问题呢?

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    (图为企业产生日志的系统清单)

    统一监控系统触发的短信告警

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    统一监控系统触发的邮件告警

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    2.3、案例:交易风控系统

    电子商务是以互联网络为平台的贸易新模式,它的一个最大特点是强调参加交易的各方和所合作的伙伴都要通过Internet密切结合起来,共同从事在网络环境下的商业电子化应用。用户信息容易受到计算机病毒、黑客的攻击,商业信息和数据易于搭截侦听、口令试探和窃取,为了防止用户信息异常给商家和用户带来不必要的损失,企业期望针对用户的订单进行分析,对触发规则的订单进行风险预警,在必要情况下进行拦截及锁定订单。

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    (图为订单异常拦截)

    4.Spark内存计算阶段

    学完此阶段可掌握的核心能力:

    1.掌握Scala函数式编程特性,熟练使用Scala开发程序,可以看懂其他用Scala编写源码。

    2.搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序,熟练掌握Spark原理,可以阅读Spark源码。

    3.理解DataFrame和RDD之间的关系,熟练使用DataFrame的API,熟练使用Spark SQL处理结构化数据,通过Spark SQL对接各种数据源,并将处理后结果写回到存储介质中。

    4.理解Spark Streaming的核心DStream,掌握DStream的编程API并编写实时计算程序。

    学完此阶段可解决的现实问题:

    熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,通过计算分析大量数据,挖掘出其中有价值的数据,为企业提供决策依据。

    学完此阶段可拥有的市场价值:

    学习完spark并掌握其内容,将具备中级大数据工程师能力,薪水可以达到 20K~25K。

    1.Scala函数式编程

    介绍:Scala是一门集面向对象和函数式编程与一身的编程语言,其强大的表达能力、优雅的API、高效的性能等优点受到越来越多程序员的青睐。Spark底层就是用Scala语言编写,如果想彻底掌握Spark,就必须学好Scala。

    案例:Scala编程实战,基于Akka框架,编写一个简单的分布式RPC通信框架

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    2.使用Spark处理离线数据

    介绍:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,具有高容错性和高可伸缩性,可以在大量廉价硬件之上部署大规模集群,在同等条件下要比Hadoop快10到100倍。

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    3.使用Spark SQL处理结构化数据

    介绍:Spark SQL的前身是Shark,专门用来处理结构化的数据,类似Hive,是将SQL转换成一系列RDD任务提交到Spark集群中运行,由于是在内存中完成计算,要比hive的性能高很多,并且简化了开发Spark程序的难度同时提高了开发效率。

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    4.使用Spark Streaming完成实时计算

    介绍:Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等。另外Spark Streaming也能和MLlib(机器学习)以及Graphx完美融合

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    5.Spark综合项目:

    介绍:该项目使用了Spark SQL和Spark Streaming对游戏整个生命周期产生的数据进行了分析,从玩家第一次登录游戏到每天产生的游戏日志,通过大量的数据来分析该游戏的运营情况和玩家的各种行为:如活跃用户、用户留存、充值比例、游戏收人、外挂分析等。

    通过玩家登录游戏产生的数据分析一天之内各个时间段进入游戏的情况

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    通过玩家登陆游戏产生的数据分析玩家在全国地区的分步情况,调整广告投放策略

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    用户留存指标可以分析游戏对玩家的吸引力,分析用户流失原因

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    用户等级信息可以分析玩家等等级分布情况、调整装备爆率和游戏难度

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    通过上面游戏各个数据指标的分析,可以让游戏运维者了解游戏的运维情况,为运维者提供各种个性化的调整策略,从而保证游戏健康、稳定的运营。

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  • 新手入门大数据大数据入门!!!认识大数据

    万次阅读 多人点赞 2019-05-04 15:22:58
    大数据介绍大数据的由来大数据的应用领域大数据方面核心技术有哪些?一、数据采集与预处理Flume NGNDCLogstashSqoop流式计算Zookeeper二、数据存储HBasePhoenixYarnMesosRedisAtlasKudu三、数据清洗OozieAzkaban四、...

    大数据的由来

    	对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
    

    麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
    从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
    随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
    大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
    最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

    大数据与墙的故事引入:https://baike.baidu.com/tashuo/browse/content?id=45bd8fd350d6aab5b6d81047&lemmaId=1356941&lemmaId=1356941&fr=qingtian

    大数据的应用领域

    大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

    制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

    金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

    汽车行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。

    互联网行业,借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。

    电信行业,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。

    能源行业,随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

    物流行业,利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

    城市管理,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

    生物医学,大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

    体育娱乐,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果。

    安全领域,政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。

    个人生活, 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。

    大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。

    大数据方面核心技术有哪些?

    大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
    

    在这里插入图片描述

    一、数据采集与预处理

    	对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散的,也就是所谓的数据孤岛,此时的这些数据并没有什么意义,数据采集就是将这些数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候,可以写个定时的脚本将日志写入存储系统,但随着数据量的增长,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案。
    

    Flume NG

    Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source,Channel和 Sink,source用来消费(收集)数据源到channel组件中,channel作为中间临时存储,保存所有source的组件信息,sink从channel中读取数据,读取成功之后会删除channel中的信息。

    NDC

    NDC,Netease Data Canal,直译为网易数据运河系统,是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验,将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外,NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。
    强调文本 强调文本

    Logstash

    Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择,可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件,能够以连续的流式传输方式,轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

    Sqoop

    Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

    流式计算

    流式计算是行业研究的一个热点,流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析,可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈,目前大数据流分析工具有很多,比如开源的strom,spark streaming等。
    

    Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构,主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举,nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程,之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上,如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉),supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

    当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时,就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写,是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心,Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题,将消息以topic为单位进行归纳;Kafka发布消息的程序称为producer,也叫生产者,预订topics并消费消息的程序称为consumer,也叫消费者;当Kafka以集群的方式运行时,可以由一个服务或者多个服务组成,每个服务叫做一个broker,运行过程中producer通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作,如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop,可以使用Flume代理agent,将Kafka当做一个来源source,这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。

    Zookeeper

    Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好的保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。

    二、数据存储

    Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。
    

    HBase

    HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

    Phoenix

    Phoenix,相当于一个Java中间件,帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

    Yarn

    Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成:一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

    Mesos

    Mesos是一款开源的集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

    Redis

    Redis是一种速度非常快的非关系数据库,可以存储键与5种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中,使用复制特性来扩展性能,还可以使用客户端分片来扩展写性能。

    Atlas

    Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来,Atlas相当于连接它的客户端,在前端应用看来,Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯,它实现了MySQL的客户端和服务端协议,同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节,同时为了降低MySQL负担,它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程,其中一个为主线程,其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求,工作线程只监听主线程的命令请求。

    Kudu

    Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念,它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API,同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储,既可以进行随机读写,也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛,比如可以进行实时的数据分析,用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

    在数据存储过程中,涉及到的数据表都是成千上百列,包含各种复杂的Query,推荐使用列式存储方法,比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项,显著减少磁盘上的存储。

    三、数据清洗

    MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。
    

    随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。

    Oozie

    Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎,提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业),当提交了workflow后,由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业),然后向Oozie提交Workflow,Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因,用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式,再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

    Azkaban

    Azkaban也是一种工作流的控制引擎,可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成:Relational Database,Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中,Azkaban Web Server提供了Web UI,是azkaban主要的管理者,包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务,记录工作流或者任务的日志。

    流计算任务的处理平台Sloth,是网易首个自研流计算平台,旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台,其特点是易用、实时、可靠,为用户节省技术方面(开发、运维)的投入,帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

    四、数据查询分析

    Hive

    Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具,将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs,然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法,免去了用户编写MapReduce程序的过程,它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

    Hive是为大数据批量处理而生的,Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce,则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中,用户只需要创建表,导入数据,编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

    Impala

    Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据,同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,相比Hive没了MapReduce启动时间。

    Hive 适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据人员提供了快速实验,验证想法的大数据分析工具,可以先使用Hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说:Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF,能处理的问题有一定的限制。

    Spark

    Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

    Nutch

    Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬虫。

    Solr

    Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口,用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。

    Elasticsearch

    Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎,基于Lucene的搜索服务器,可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

    还涉及到一些机器学习语言,比如,Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等,常用的机器学习算法比如,贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

    五、数据可视化

    对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。主流的BI平台比如,国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

    在上面的每一个阶段,保障数据的安全是不可忽视的问题。

    基于网络身份认证的协议Kerberos,用来在非安全网络中,对个人通信以安全的手段进行身份认证,它允许某实体在非安全网络环境下通信,向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

    控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架,提供操作、监控、管理复杂的数据权限,它提供一个集中的管理机制,管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive,Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台,管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置,同时权限可与hadoop无缝对接。

    简单说有三大核心技术:拿数据,算数据,卖数据。

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    大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段,萌芽期、成熟期和大规模应用期,20世纪90年至21世纪初,为萌芽期,随着,一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用,度过了数据萌芽。

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    入行大数据,需要学习哪些基础知识?

    21世纪前十年则为成熟期,主要标志为,大数据解决方案逐渐走向成熟,形成了并行计算与分布式系统两大核心技,谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧,Hadoop平台开始大行期道,2010年以后,为大规模应用期,标志为,数据应用渗透各行各业,数据驱动决策,信息社会智能化程度快速提高。

    入行大数据,需要学习哪些基础知识?

    数据时代的到来,也推动了数据行业的发展,包括企业使用数据获取价值,促使了大量人员从事于数据的学习,学习大数据需要掌握基础知识,接下从我的角度,为大家做个简要的阐述。

    学习大数据需要掌握的知识,初期了解概念,后期就要学习数据技术,主要包括:

    1.大数据概念

    2.大数据的影响

    3.大数据的影响

    4.大数据的应用

    5.大数据的产业

    6.大数据处理架构Hadoop

    7.大数据关键技术

    8.大数据的计算模式

    后三个牵涉的数据技技术,就复杂一点了,可以细说一下:

    1.大数据处理架构Hadoop:Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用;

    2.大数据关键技术技术:数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全;

    3.大数据处理计算模式:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

    数据的核心技术就是获取数据价值,获取数据前提是,先要有数据,这就牵涉数据挖掘了。

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