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  • 而现在,物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活,对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业,对于大数据的分析和解决是很多人太了解的,那么大数据解决方案都有哪些呢?一般来说,大数据解决...
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    在信息时代的我们,总会听到一些新鲜词,比如大数据,物联网,人工智能等等。而现在,物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活,对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业,对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的,那么大数据的解决方案都有哪些呢?一般来说,大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

    第一要说的就是Apache Drill。
    这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理,包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

    第二要说的就是Pentaho BI。
    Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同,它是一个以数据流程为中心的,面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

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    然后要说的就是Hadoop。
    Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外,Hadoop 依赖于社区服务器,所以Hadoop的成本比较低,任何人都可以使用。

    接着要说的是RapidMiner。
    RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

    Storm。
    Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

    最后要说的就是HPCC。
    什么是HPPC呢?HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

    通过上述的内容,想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧,目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多,只有开发并使用好最先进的,最完备的大数据解决方案,一个公司,甚至一个国家才能走在世界前列。

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  • 大数据解决思想

    千次阅读 2017-12-18 18:23:57
    大数据为什么做到普通应用做到的计算,除了大家熟知的分布式计算外(分治思想),还有就是数据的存储格式,普通的关系型数据型数据库都是采用行存储,而OLAP框架中常会采用列式存储来提高扫描效率,另外还有个...

    目前大数据,AI,机器学习这么热,那我们也要跟紧时代的脚步。记录下大数据学习之旅。

    大数据为什么能做到普通应用做不到的计算,除了大家熟知的分布式计算外(分治思想),还有就是数据的存储格式,普通的关系型数据型数据库都是采用行存储,而OLAP框架中常会采用列式存储来提高扫描效率,另外还有个技术手段就是内存计算了。传统的数据读写都是在磁盘上操作,相对内存里计算效率差了几个量级。(这个就要求高内存的硬件配置了,联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)是指基于数据仓库的在线多维统计分析)。

    OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill across、drill through等。

    • 钻取是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up)和向下钻取(drill down)。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而drill down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
    • 切片和切块是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个,则是切块。
    • 旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。

    OLAP有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

    • ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现(Relational OLAP)。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。特点是将细节数据保留在关系型数据库的事实表中,聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低,不推荐使用。
    • MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现(Multidimensional OLAP)。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块(Cube)"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。特点是将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中,所以以空间换效率,查询时效率高,但生成cube时需要大量的时间和空间。

     

    • HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现(Hybrid OLAP)。如低层是关系型的,高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。特点是将细节数据保留在关系型数据库的事实表中,但是聚合后的数据保存在cube中,聚合时需要比ROLAP更多的时间,查询效率比ROLAP高,但低于MOLAP。

    下面再提几个大数据概念。大数据实践是离不开的ETLExtract Transform Load,我们可以这么理解,抽取(E)这一步是从我们的mysql,mongo中获取的原始数据结构,大数据中叫操作数据存储ODS(Operational Data Store),接下来转换(T)这一步,就是将我们ODS中的数据结构重新包装作为一种中间结构,称作概念数据模型CDM (concept data model),最后,我们可以利用CDM中构造好的中间结构根据具体业务需求,装载(T)成最终的业务结构。称作应用数据层ADS (Application data store)。当然CDM做为最终的业务模型也是正常的。

           下面我们看一下大数据平台实践

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  • 大数据解决的核心问题: 海量数据的存储: 底层硬件存储 数据库存储层 海量数据的计算: 计算向数据移动 Java学习 Java EE Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为...

    大数据解决的核心问题:

    海量数据的存储:

    • 底层硬件存储
    • 数据库存储层

    海量数据的计算:

    • 计算向数据移动

    Java学习

    Java EE Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

    Linux

    Linux因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

    Hadoop

    这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的。

    Spark

    Spark它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

    Hbase

    Hbase这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

    Zookeepe

    Zookeeper这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了

    Mysql (Java里面学习)

    Mysql我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。Sqoop这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

    Hive

    Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。

    Kafka

    Kafka这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

    后续提高 :

    当然还是有很有可以提高的地方,比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。

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  • 在未来10年肯定是大数据的天下,人工智能的爆发,将会有大量企业会进入大数据领域,而从Java程序员转Java大数据就会有天然的优势,因为目前大数据的架构基本都是Java语言完成,未来10年,Java大数据的需求量会...

    在未来10年肯定是大数据的天下,人工智能的爆发,将会有大量企业会进入大数据领域,而从Java程序员转Java大数据就会有天然的优势,因为目前大数据的架构基本都是用Java语言完成,未来10年,Java大数据的需求量会越来越大。

    现在学习Java的小伙伴,如果想以后不被淘汰,将来势必会进军大数据行列,根据目前的行业动态,Java程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长,在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超,因为Java程序员的加班时间过长导致,所以大批Java工程师前辈已经先一步进军大数据了。本文,就来说下大数据的就业岗位有哪些?Java程序员转行大数据需要掌握哪些知识?
    在这里插入图片描述
    一、热门工作岗位

    1、Hadoop开发工程师

    Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据学习中是必须学习的知识。

    2、数据分析师

    数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

    作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

    3、数据挖掘工程师

    做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

    经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

    4、大数据可视化工程师

    随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

    大数据可视化工程师岗位职责:1、依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。3、依据方案和技术选型制作可视化样例。4、配合视觉设计人员完善可视化样例。5、配合前端开发人员将样例组件化。

    很多Java程序员也想转入大数据行业,但是很多Java程序员有一个共同困惑不知道掌握Java那些知识才能很好的转型大数据。

    二、Java程序员转型大数据需要掌握的知识点

    Java程序员想转型大数据其实只需会以下两大知识点即可。

    1、Linux。Linux知识是一个后端开发程序员必备的知识。在大数据领域,服务器环境往往是集群形式,多台服务器。通常会在多台服务器上部署大数据分布式开发环境。因此对Linux基本命令、软件安装以及会写shell脚本来提交大数据作业等知识有一定要求。

    2、Javase。大数据很多技术都是用Java语言编写的。如hadoop。一些大型的大数据项目主要开发语言也是Java。懂Java知识学习大数据很有优势

    Java程序员转型大数据是一个非常好的选择方向。大数据发展方向众多。有大数据开发工程师、数据挖掘分析工程师、大数据运维工程师等。

    所以Java转行大数据是具有很大的优势,好好利用这个优势吧!

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