• 千锋大数据学习路线图是由众多知名讲师和百度阿里等技术官的参与定制而成,适合很多初学大数据的同学学习。 阶段一、 Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Jav...

    大数据技术成为很多领域的必需工具,就像现在很火爆的人工智能、区块链、云计算等等都是与大数据技术息息相关。所以学习大数据技术是基础,也让自己面对众多的火爆行业有更多的选择。

    千锋大数据学习路线图是由众多知名讲师和百度阿里等技术官的参与定制而成,适合很多初学大数据的同学学习。

    阶段一、 Java语言基础

    Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

    阶段二、 HTML、CSS与JavaScript

    PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

    阶段三、 JavaWeb和数据库

    数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

    阶段四、 Linux&Hadoopt体系

    Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

    阶段五、 实战(一线公司真实项目)

    数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

    阶段六、 Spark生态体系

    Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

    阶段七、 Storm生态体系

    storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

    阶段八、 大数据分析 —AI(人工智能)

    Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

    1、Python机器学习

    2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

    千锋大数据学习路线图

    展开全文
  • 大数据方向的工作目前分为三个主要方向: ...二、大数据学习路径 三、学习资源推荐(书籍、博客、网站) 一、大数据工程师的技能要求 总结如下: 必须技能10条: 01.Java高级编程(虚拟机、并发) 02....

    大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

    01.大数据工程师

    02.数据分析师

    03.大数据科学家

    04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)

    一、大数据工程师的技能要求

    二、大数据学习路径

    三、学习资源推荐(书籍、博客、网站)

    一、大数据工程师的技能要求

    总结如下:

    必须技能10条:

    01.Java高级编程(虚拟机、并发)

    02.Linux 基本操作

    03.Hadoop(此处指HDFS+MapReduce+Yarn )

    04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )

    05.Hive

    06.Kafka

    07.Storm

    08.Scala

    09.Python

    10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )

    进阶技能6条:

    11.机器学习算法以及mahout库加MLlib

    12.R语言

    13.Lambda 架构

    14.Kappa架构

    15.Kylin

    16.Aluxio

    二、学习路径

    第一阶段:

    01.Linux学习

    02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

    第二阶段:

     

     

     

    03.Hadoop

    04.HBase

    05.Hive

    06.Scala

    07.Spark

    08.Python

    第三阶段:

    对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,

    我把最重要的事情(要学什么告诉你了),

    剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了

    当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课,相反的话就自己看书。

    07.至于书籍当当、京东一搜会有很多,其实内容都差不多 那么如何从零开始规划大数据学习之路! 大数据的领域非常广泛,往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多,这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路,提供帮助。

    如何开始学习大数据?

    很多初学者,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:199427210,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

     

    人们想开始学习大数据的时候,最常问我的问题是,“我应该学Hadoop(hadoop是一款开源软件,主要用于分布式存储和计算,他由HDFS和MapReduce计算框架组成的,他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性,因此成为最近流行的海量数据处理框架。), 分布式计算,Kafka(Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式基于发布/订阅的消息系统),NoSQL(泛指非关系型的数据库)还是Spark(Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处)?”

    而我通常只有一个答案:“这取决于你究竟想做什么。”

    与大数据相关的工作?

    (1)大数据系统研发工程师:负责大数据系统研发工作,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

    (2)大数据应用开发工程师:负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心,研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

    (3)大数据分析师:运用算法来解决分析问题,并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外,他们还拥有某个领域的专长,帮助开发数据产品,推动数据解决方案的不断更新。

    (4)数据可视化工程师:具备良好的沟通能力与团队精神,责任心强,拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中,利用图形化的工具及手段的应用,一目了然地揭示数据中的复杂信息,帮助企业更好的进行大数据应用开发,发现大数据背后的巨大财富。

    你适合大数据什么方向呢?

    现在我们已经了解了行业中可供选择的职业种类,让我们想办法来确定哪个领域适合你。这样,我们才能确定你在这个行业中的位置。通常来说,基于你的教育背景和行业经验可以进行分类。

    例1:“我是一名计算机科学毕业生,不过没有坚实的数学技巧。”

    你对计算机科学或者数学有兴趣,但是之前没有相关经验,你将被定义为一个新人。

    例2:“我是一个计算机科学毕业生,目前正从事数据库开发工作。”

    你的兴趣在计算机科学方向,你适合计算机工程师(数据相关工程)的角色。

    大数据学习之路

    核心是,大部分大数据技术都是用Java或Scala编写的。但是别担心,如果你不想用这些语言编写代码,那么你可以选择Python或者R,因为大部分的大数据技术现在都支持Python和R。

    因此,你可以从上述任何一种语言开始。 我建议选择Python或Java。

    接下来,你需要熟悉云端工作。 这是因为如果你没有在云端处理大数据,没有人会认真对待。 请尝试在AWS,softlayer或任何其他云端供应商上练习小型数据集。 他们大多数都有一个免费的层次,让学生练习。如果你想的话,你可以暂时跳过此步骤,但请务必在进行任何面试之前在云端工作。

    接下来,你需要了解一个分布式文件系统。最流行的分布式文件系统就是Hadoop分布式文件系统。在这个阶段你还可以学习一些你发现与你所在领域相关的NoSQL数据库。

    那么我们一起来看看大数据经典学习路线(及供参考)

    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。

     

    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;大数据学习交流群: 80512加7855 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

     

    国内外hadoop应用案例介绍

     

    分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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:

     

    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:

     

    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

     

    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:

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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,大数据学习交流群: 80512加7855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

     

    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

     

    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:

     

    (2)来源地域分析可视化效果:

     

    (3)来源类型分析可视化效果:

     

    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!

     

    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。

     

    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?

     

    (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。

     

    (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。

     

    (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,大数据学习交流群: 199427210  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。

     

    (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?

     

    (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?

     

    (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

     

    统一监控系统触发的邮件告警

     

    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。

     

    (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

     

    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。

     

    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。

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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

     

    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

    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

    展开全文
  • 本文转载自科多大数据,大数据学习都要接触到算法。 本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供...

    本文转载自科多大数据,大数据学习都要接触到算法。

    本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。

    机器学习模型

    在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后,机器学习的研究广受关注。所以,对于初入机器学习领域的学习者,我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》,尽管这只是针对初学者的。

    机器学习算法就是在没有人类干预的情况下,从数据中学习,并在经验中改善的一种方法,学习任务可能包括学习从输入映射到输出的函数,学习无标签数据的隐含结构;或者是「基于实例的学习」,通过与存储在记忆中的训练数据做比较,给一个新实例生成一个类别标签。基于实例的学习(instance-based learning)不会从具体实例中生成抽象结果。

    机器学习算法的类型

    有三类机器学习算法:

    可以这样来描述监督学习:使用有标签的训练数据去学习从输入变量(X)到输出变量(Y)的映射函数。

    Y = f (X)

    它分为两种类型:

    a. 分类:通过一个给定的输入预测一个输出,这里的输出变量以类别的形式展示。例如男女性别、疾病和健康。

    b. 回归:也是通过一个给定的输入预测一个输出,这里的输出变量以实数的形式展示。例如预测降雨量、人的身高等实数值。

    本文介绍的前 5 个算法就属于监督学习:线性回归、Logistic 回归、CART、朴素贝叶斯和 KNN

    集成学习也是一种监督学习方法。它意味着结合多种不同的弱学习模型来预测一个新样本。本文介绍的第 910 两种算法随机森林 Bagging AdaBoost 提升算法就是集成学习技术。

    非监督学习问提仅仅处理输入变量(X),但不会处理对应的输出(也就是说,没有标签)。它使用无标签的训练数据建模数据的潜在结构。

    非监督学习可以分为 2 种类型:

    a. 关联:就是去发觉在同一个数据集合中不同条目同时发生的概率。广泛地用于市场篮子分析。例如:如果一位顾客买了面包,那么他有 80% 的可能性购买鸡蛋。

    b. 聚类:把更加相似的对象归为一类,而不是其他类别对象。

    c. 降维:顾名思义,降维就是减少数据集变量,同时要保证重要信息不丢失。降维可以通过使用特征提取和特征选择方法来完成。特征选择方法会选择原始变量的一个子集。特征提取完成了从高维空间到低维空间的数据变换。例如,主成分分析(PCA)就是一个特征提取方法。

    本文介绍的算法 6-8 都是非监督学习的例子:包括 Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析(PCA)。

    强化学习是这样一种学习方法,它允许智能体通过学习最大化奖励的行为,并基于当前状态决定下一步要采取的最佳行动。

    强化学习一般通过试错学习到最佳行动。强化学习应用于机器人,机器人在碰到障碍物质之后会收到消极反馈,它通过这些消极反馈来学会避免碰撞;也用在视频游戏中,通过试错发现能够极大增长玩家回报的一系列动作。智能体可以使用这些回报来理解游戏中的最佳状态,并选择下一步的行动

    监督学习

    在机器学习中,我们用输入变量 x 来决定输出变量 y。输入变量和输出变量之间存在一个关系。机器学习的目标就是去定量地描述这种关系。

    线性回归预测是连续值(如厘米级的降雨量),logistic 回归预测是使用了一种变换函数之后得到的离散值(如一位学生是否通过了考试)。

    Logistic 回归最适合于二元分类问题(在一个数据集中,y=0 或者 11 代表默认类。例如:在预测某个事件是否会发生的时候,发生就是 1。在预测某个人是否患病时,患病就是 1)。这个算法是拿它所使用的变换函数命名的,这个函数称为 logistics 函数(logistics functionh(x)= 1/ (1 + e^x)),它的图像是一个 S 形曲线。

    logistic 回归中,输出是默认类别的概率(不像线性回归一样,输出是直接生成的)。因为是概率,所以输出的值域是 [0,1]。输出值 y 是通过输入值 x 的对数变换 h(x)= 1/ (1 + e^ -x) 得到的。然后使用一个阈值强制地让输出结果变成一个二元分类问题。

    分类和回归树(CART)是决策树的一种补充。

    非终端节点(non-terminal node)包含根节点 (root node) 和中间节点 (internal node)。每一个非终端节点代表一个单独的输入变量 x 和这个变量的分支节点;叶节点代表的是输出变量 y。这个模型按照以下的规则来作出预测:

    决策树的一些部分

     

    在给定一个早已发生的事件的概率时,我们用贝叶斯定理去计算某个事件将会发生的概率。在给定一些变量的值时,我们也用贝叶斯定理去计算某个结果的概率,也就是说,基于我们的先验知识(d)去计算某个假设(h)为真的概率。计算方法如下:

    P(h|d)= (P(d|h) * P(h)) / P(d)

    其中,

    • P(h|d) = 后验概率。就是假设 h 为真概率,给定的数据相当于先验知识 d。其中 P(h|d)= P(d1| h)* P(d2| h)*….*P(dn| h)* P(d)
    • P(d|h) = 似然度。假设 h 正确时,数据 d 的概率。
    • P(h) = 类先验概率。假设 h 正确的额概率。(无关数据)
    • P(d) = 预测器先验概率。数据的概率(无关假设)

    这个算法被称为「朴素」的原因是:它假设所有的变量是相互独立的,这也是现实世界中做出的一个朴素的假设。

    使用朴素贝叶斯法来预测变量「天气」变化状态

    以上图为例,如果天气=晴天,那么输出是什么呢?

    在给定变量天气=晴天时,为了判断结果是或者否,就要计算 P(yes|sunny) P(no|sunny),然后选择概率较大的结果。

    计算过程如下:

    ->P(yes|sunny)= (P(sunny|yes) * P(yes)) / P(sunny) = (3/9 * 9/14 ) / (5/14) = 0.60 -> P(no|sunny)= (P(sunny|no) * P(no)) / P(sunny) = (2/5 * 5/14 ) / (5/14) = 0.40

    所以,天气=晴天时,结果为是。

    KNN 使用了整个数据集作为训练集,而不是将它分为训练集和测试集。

    当给定的一个数据实例时,KNN 算法会在整个数据集中寻找 k 个与其新样本距离最近的,或者 k 个与新样本最相似的,然后,对于回归问题,输出结果的平均值,或者对于分类问题,输出频率最高的类。k 的值是用户自定义的。

    样本之间的相似性是用欧氏距离或者汉明(Hamming)距离来计算的。

    非监督学习算法

    Apriori 算法被用来在交易数据库中进行挖掘频繁的子集,然后生成关联规则。常用于市场篮子分析,分析数据库中最常同时出现的交易。通常,如果一个顾客购买了商品 X 之后又购买了商品 Y,那么这个关联规则就可以写为:X -> Y

    例如:如果一位顾客购买了牛奶和甜糖,那他很有可能还会购买咖啡粉。这个可以写成这样的关联规则: {牛奶,甜糖} -> 咖啡粉。关联规则是交叉了支持度(support)和置信度(confidence)的阈值之后产生的。

    支持度的程度帮助修改在频繁的项目集中用来作为候选项目集的数量。这种支持度的衡量是由 Apriori 原则来指导的。Apriori 原则说明:如果一个项目集是频繁的,那么它的所有子集都是频繁的。

    K-均值是一个对相似的数据进行聚类的迭代算法。它计算出 k 个聚类的中心点,并给某个类的聚类分配一个与其中心点距离最近的数据点。

    K-均值算法的步骤

     

    步骤 1K-均值初始化

    a) 选择一个 k 值。这里我们令 k=3

    b) 将数据点随机地分配给三个聚类。

    c) 计算出每个聚类的中心点。图中的红色、蓝色和绿色的星分别代表三个聚类的中心点。

    步骤 2:将每一个观测值与一个聚类关联起来

    将每一个数据点重新分配给离它最近的一个聚类中心点。如图所示,上边的五个数据点被分配给了蓝星代表的聚类。按照相同的步骤将数据点分配给红色和绿色星代表的聚类中心点。

    步骤 3:重新计算中心点

    计算新聚类的中心点。如图所示,旧中心点是灰色的,新中心点是红色、蓝色和绿色的。

    步骤 4:迭代,然后在数据点所属的聚类不变的时候退出整个过程

    重复步骤 2-3,直至每一个聚类中的点不会被重新分配到另一个聚类中。如果在两个连续的步骤中不再发生变化,那么就退出 K-均值算法。

    主成分分析(PCA)通过减少变量的数目来使数据变得更加易于探索和可视化。这通过将数据中拥有最大方差的数据抽取到一个被称为「主成分」的新坐标系中。每一个成分都是原始变量的一个新的线性组合,且是两两统计独立的。统计独立意味着这些成分的相关系数是 0

    第一主成分捕获的是数据中最大方差的数据。第二主成分捕获的是剩下的数据中方差最大但是与第一主成分相互独立的数据。相似地,后续的主成分(例如 PC3PC4)都是剩下的数据中方差最大的但是与之前的主成分保持独立的数据

    集成意味着通过投票或者取平均值的方式,将多个学习器(分类器)结合起来以改善结果。在分类的时候进行投票,在回归的时候求平均值。核心思想就是集成多个学习器以使性能优于单个学习器。有三种集成学习的方法:装袋(Bagging)、提升(Boosting)和堆叠(Stacking)。本文不涉及堆叠。

    随机森林(多个学习器)是在装袋决策树(单个学习器)上做的改进。

    BaggingBagging 的第一步就是在使用 Bootstrap 采样方法得到的数据库中创建多个模型,每个生成的训练集都是原始数据集的子集。每个训练集都有相同的大小,但是有些样本重复出现了很多次,有些样本一次未出现。然后,整个原始数据集被用为测试集。那么,如果原始数据集的大小为 N,则每个生成的训练集的大小也是 N,唯一(没有重复)样本的大小大约是 2*N/3;测试集的大小也是 N

    Bagging 的第二步就是使用同一个算法在不同的数据集上生成多个模型。然后,我们讨论一下随机森林。在决策树中,每个节点都在最好的、能够最小化误差的最佳特征上进行分支,而随机森林与之不同,我们选择随机分支的特征来构建最佳的分支。进行随机处理的原因在于:即便使用了 Bagging,当决策树选择最佳特征来分支的时候,它们最终会有相似的模型和相关联的预测结果。但是用随机子集上的特征进行分支意味着子树做的预测是没有多少相关性的。

    aBagging 是并行集成,因为每个模型都是独立建立的。然而,提升是一个顺序性集成,每个模型都要纠正前面模型的错误分类。

    bBagging 主要涉及到「简单投票」,每个分类器都投票得到一个最终结果,这个分类结果是由并行模型中的大多数模型做出的;提升则使用「权重投票」。每个分类器都会投票得到一个由大多数模型做出的结果但是建立这些顺序性模型的时候,给之前误分类样本的模型赋予了较大的权重。

    Adaboost 指的是适应性提升。

    一个决策树的 Adaboost

     

    在上图 中,步骤 123 指的是被称为决策桩(decision stump)的弱学习器(是一个仅依靠一个输入作出决策的 1 级决策树;是一种根节点直接连接到叶节点的决策树)。构造决策树的过程会一直持续,直到用户定义了一个弱学习器的数目,或者训练的时候再也没有任何提升的时候。步骤 4 结合了之前模型中的 3 个决策桩(所以在这个决策树中就有 3 种分支规则)。

    步骤 1:开始用 1 个决策桩来根据 1 个输入变量做决策

    数据点的大小说明我们应用了等权重来将它们分为圆形或者三角形。决策桩在图的上半部分用一条水平线来对这些点进行分类。我们可以看到,有两个圆被误分为三角形。所以,我们会赋予这两个圆更大的权重,然后使用另一个决策桩(decision stump)。

    步骤 2:转向下一个决策桩,对另一个输入变量进行决策

    我们可以看到,之前的步骤中误分类的两个圆要比其余数据点大。现在,第二个决策桩要尝试正确地预测这两个圆。

    赋予更大权重的结果就是,这两个圆被左边的竖线正确地分类了。但是这又导致了对上面 3 个小圆的误分类。因此,我们要在另一个决策桩对这三个圆赋予更大的权重。

    步骤 3:训练另一个决策桩对下一个输入变量进行决策。

    上一步误分类的 3 个圆要比其他的数据点大。现在,在右边生成了一条竖线,对三角形和圆进行分类。

    步骤 4:结合决策桩

    我们结合了之前 3 步的决策桩,然后发现一个复杂的规则将数据点正确地分类了,性能要优于任何一个弱学习器。

    结语

    回顾一下,本文主要学到的内容:

    1.  5 种监督学习技术:线性回归、Logistic 回归、CART(分类和决策树)、朴素贝叶斯法和 KNN
    2. 3 种非监督学习技术:Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析(PCA)。
    3. 两种集成学习方法:Bagging 随机森林、AdaBoost 提升。

    综上所述,机器学习的基本属性可以总结为以下:s

    • 机器学习是(使用样本获取近似函数的)统计学的一个分支。我们有一个确实存在的理论函数或分布用以生成数据,但我们目前不知道它是什么。我们可以对这个函数进行抽样,这些样本选自我们的训练集。
    • 以图片描述任务为例:函数:f(图片)图片描述,样本:dataimagedescription)。注意:由于一个物体有许多有效的描述,所以描述是文本空间中的一个分布:图片描述文本。

    机器的目标是找到模型:有足够的表现力来逼近真正的函数,找到一个高效的算法,它使用训练数据找到函数最优解。而且此最优解必须对未知输入有良好的泛化能力。

    展开全文
  •   如何快速的掌握大数据学习的技巧呢?下面就跟大家分享几点学习大数据的小...既然决心选择学习这门技术,那就应该把自己的精力和兴趣转移到大数据上,把大数据学习当成是一款有难度、需要持久战术的游戏,在...

     

    如何快速的掌握大数据学习的技巧呢?下面就跟大家分享几点学习大数据的小技巧:

    1、培养学习兴趣。兴趣是最好的老师,可以是天生的,当然也可以后期培养。学习大数据一定要对其感兴趣,即使刚开始没有兴趣也应该努力的去培养,如果没有兴趣的话即使今后从事这样的方向也会感到乏味无趣。既然决心选择学习这门技术,那就应该把自己的精力和兴趣转移到大数据上,把大数据学习当成是一款有难度、需要持久战术的游戏,在学习大数据的过程中,找到自己的存在感、满足感、成就感。

     

     

    2、分析学习中存在的根本问题。在学习中肯定会遇到各种各样的麻烦困难,当自己对大数据产生兴趣,并付出浑身解数来学习,但学习效果不好,那么在遇到这种情况时,又有怎么样的建议呢?在这个阶段就应该停下脚步检查一下是什么因素阻碍了自己的进步,然后逐一解决。举个例子,很多人在写大数据代码的时候,往往记不住命令的英文单词或者经常混淆。由于单词拼写错误,导致程序报错,这些低级错误都会浪费不少时间。或许我们每天花个十几分钟,把大数据学习中能用到的英语单词背下来,这样就能做到事半功倍了。

     

    本人对于大数据学习创建了一个小小的学习圈子,为各位提供了一个平台,大家一起来讨论学习大数据。欢迎各位到来大数据学习群:868847735 一起讨论视频分享学习。大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式,因此,我们与时俱进,迎接变化,并不断的成长,掌握大数据核心技术,才是掌握真正的价值所在。
     

     

    3、牢固掌握基础知识。注意力不集中也是大部分人所面临的问题,基本知识掌握的不扎实,怎么狂补、下功夫都是事倍功半。所以每个学习者在学习理论知识时,尽量让自己静心,保持注意力的高度集中。有些知识实在难以理解,自学很难掌握,也可以选择大数据培训课程。

     

    与其说这是技巧,还不如说是一步一步个脚印的学习。所有的学习,都是没有技巧的,都应该踏踏实实的,一步一步的学习。

     

     

    大数据超详细路线,希望可以分享给正在学习大数据路上很迷茫的你。

    展开全文
  • 大数据学习路线

    2018-01-10 09:15:38
    大数据学习路线 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; ...

    大数据学习路线

    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。

    \

    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

    \

    国内外hadoop应用案例介绍

    \

    分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

    \

    1.1.2hive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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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:

    \

    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:

    \

    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

    \

    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:

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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:

    \

    (2)来源地域分析可视化效果:

    \

    (3)来源类型分析可视化效果:

    \

    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!

    \

    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。

    \

    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?

    \

    (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。

    \

    (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。

    \

    (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。

    \

    (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?

    \

    (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?

    \

    (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

    \

    统一监控系统触发的邮件告警

    \

    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。

    \

    (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

    \

    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。

    \

    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。

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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

    \

    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。

    展开全文
  • 大数据经典学习路线

    2018-05-30 18:04:01
    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;...1.内容介绍:在大数据...
  • 分享之前我要推荐下我自己建的大数据开发学习群:119599574,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据,欢迎初学和进阶...
  • 第一阶段:大数据基础Java语言基础阶段 1.1:Java开发介绍 1.1.1 Java的发展历史 1.1.2 Java的应用领域 1.1.3 Java语言的特性 1.1.4 Java面向对象 1.1.5 Java性能分类 1.1.6 搭建Java环境 1.1.7 Java工作...
  • 大数据不是某个专业或一门编程语言,实际上它是一系列技术的组合运用。 有人通过下方的等式给出了大数据的定义。 大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + ...
  • 伴随应用商店和社交网络的兴起,游戏市场规模空前扩大,大数据和人工智能对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极作用越发明显。但什么样的数据有价值?如何更有效的利用数据的价值?以及人工智能具体可以将游戏行业...
  • 一、大数据运维之Linux基础 打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 1)Linux系统概述 2)系统...
  • 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...
  • 很多想学大数据的朋友不知从何入手,而以下将显示几个知名机构的课程计划,让大家更快速知道目前流行的大数据学习方向。 互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联...
  • 目前人人都在谈大数据,谈DT时代,但是,大数据是什么,每个人都有自己的一个看法,好比盲人摸象,每个都认为自己摸到是真正的大象。我也担心我所看到的,只是大数据的冰山一角,毕竟,将引领整个人类下一次变革的...
  • 最近,很多同学咨询,学习大数据的最佳年龄。不知道自己的年龄是否还适合学习大数据。其实我想说,只要你想学、你肯学,不管什么时候都是可以的。 一、学习大数据的最佳年龄: 学习大数据的黄金年龄在20-33岁之间...
  • 本系列主题是大数据开发面试指南,旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线,完善数据开发的技术栈,以及我们面试一个大数据开发岗位的时候,哪些东西是重点考察的,这些公司更希望面试者具备哪些技能。 本...
  • 贴源表(ODS表) 维度表: 时间角度------看金额; 时间角度;用户角度------看金额; 个人用户角度(地域)------看金额; cube数据模仿 "基于数据确定维度、出题" ...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 27,409
精华内容 10,963