展开

关键词

Hadoop大数据分析简介

我们中的许多人肯定听说过大数据,Hadoop和数据分析。行业现在主要关注他们,Gartner将战略大数可操作分析确定为2013年十大战略技术趋势之一。 有各种系统可用于大数据处理分析,Hadoop的替代品(如HPCC)或亚马逊新推出的Red Shift。 但是,在本系列即将发表的文章中,我们将主要关注容错Hadoop的可用性功能。 在形式上,Hadoop是一种开源、大规模、批量数据处理、分布式计算框架,用于大数据存储分析。 它基本上有两个组件:MapReduce。MapReduce组件用于数据分析编程。它完全隐藏了用户的系统细节。 HDFS Hadoop有自己的分布式文件系统实现,称为Hadoop分布式文件系统。 本文涵盖了大数据,分析Hadoop的各个方面。我主要关注Hadoop架构,并指出Hadoop在容错恢复方面的漏洞。我们还特别了解了NameNodeJob Tracker如何成为系统中的瓶颈。

50340

计算让大数据分析变得更简单

把数据以低廉成本变成财富的 东西就是计算。 那么,计算是如何帮助大数据将一堆堆杂乱信息转化成经济效益的呢? 首先,计算是提取大数据的前提。 信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。 计算可以提供按需扩展的计算存储资源,可用来过 滤掉无用数据,其中公有是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次,计算可高效分析数据。 数据分析阶段,可引入公有云和混合技术,此外,类似hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。 我国在互联网服务方面具有领先优势,目前已成为计算技术实力的世界领先国家,越来越多的企业认识到,与计算的结合将使大数据分析变得更简单,未来几年,如能在大数据与计算结合领域进行深入探索,将使我们在全球市场更具竞争力

51860
  • 广告
    关闭

    云数据仓库ClickHouse首购10元特惠

    适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景,首购限时10元,快来抢购吧!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【案例】江苏银行—智多星大数据分析平台

    三个阶段的完成,意味着大数据基础设施建设工作已完成,如果把大数据建设工作看做一颗大树,前两个阶段完成意味着树干树枝已长成,接下来的大数据应用像树枝上的树叶一样,热点频出,精彩纷呈。 业务的创新带来大量新增的大数据分析需求,传统的数据库工具报表工具遭遇瓶颈。 在推出系统之外,还需在各个业务条线培养具有数据分析挖掘能力的人才,才能发挥搜e融平台的作用,真正解决日常工作中数据分析报送的难题。 在数据整合的基础上,利用智能化大数据分析工具进行各类数据的统计、分析、查询建模成为可能。 3、工具选型: 调研了市场上各类数据挖掘分析工具,针对不同需求不同数据分析能力的人集成了多种工具提供使用: 数据挖掘建模人员:提供SAS分布式R语言工具,可以使用专业的数据分析工具进行挖据建模;

    1.2K80

    大数据开发大数据分析哪个就业发展好?

    大数据围绕数据展开,涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现应用等内容,涉及到的岗位也非常多。 01 两大就业方向 1、大数据开发工程师 分两种: 第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序; 第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论实践要求的都更深一些,也更有技术含量。 2、大数据分析师 分两类: 一种偏向产品运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等; 另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力代码能力 大数据分析: 分析类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握,通过数据感知业务的变化,通过对数据的分析来做业务的决策,在技术上需要有一定的数据处理能力。 大数据分析也是高收入技术岗位,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。 从薪酬上看,一般情况下,开发类的薪酬会略高于与数据分析类的,这是由于岗位成本造成的。其实,任何领域的高端人才都是值钱的。

    1K20

    计算发展是大数据分析实践之车

    企业已经看到了将大数据与计算绑定所带来的好处。计算提供可扩展性,使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言,大数据不仅是个热门话题,更是真切的需求所在。 许多企业开始着手于大数据分析项目,但是现在,越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级,起码也有TB量级。 要进行大数据分析,选择合适的技术是规划的第一部分,企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后,才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。技术供应商处理这些需求的方式是多种多样的。 当公司管理人员业务经理需要查看大数据分析查询结果时,数据可视化工具可以简化其流程。 然,这些因素并不能从根本上影响需求的规划,但是它们可以帮助企业部署大数据分析系统、选择最为合适的技术。 见中国IT通讯网:计算发展是大数据分析实践之车

    34590

    大数据分析技术双剑合璧

    可作为大数据分析的使能器 Forrester定义大数据为“在大规模的经济性下,获取数据的技术技能。”这里最关键的一个词是经济。 如果提取、处理利用数据的成本超过了数据价值本身,那么这项工作就是没意义的。幸运的是随着数据量的不断增长,技术也在不断地进化,可帮助大部分企业利用这些数据。 技术,无论是公有、私有还是混合,在让企业从大数据分析中提取潜在的ROI方面,都是不可或缺的一部分。 这一阶段的大数据过滤是一个完美的公有平台应用,它可以提供按需扩展的计算存储资源。 分析 一旦数据转化为可用的形式,那么就进入到分析产生信息的阶段。 有了计算技术,大数据的价值才能得到更好的转化。不得不说,对于在使数据转化为商用方面,是一个相当完美的平台。

    38570

    计算给大数据分析工具带来了什么

    计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂,那么大数计算的结合又会发生怎样的化学反应?对大数据分析工具的发展又有怎样的影响? 此外,借助计算的分布式系统虚拟化灵活调配资源,可以帮助大数据分析工具完成分析、处理、挖掘等工作,满足用户个性化/定制化大数据挖掘、分析需求。 计算推动着大数据分析工具朝互联网发展趋势的方向前进。 很显然,在信息时代,计算大数据是齐头并进的两大“明星”。 计算将会给大数据应用技术特别是大数据分析工具的发展带来质的飞跃,并会持续影响着大数据分析工具的设计应用,备受市场推崇的大数据魔镜平台版本就是典型的代表。 2017032116512568429.jpg 计算带给大数据分析工具的启发就是:有时候我们不仅要注重技术的开发,还要关注技术的应用,更要时刻注意新的技术动向行业动态。

    33030

    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入预处理、统计分析,以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询处理工作。 挖掘 与前面统计分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

    1.1K80

    大数据与数据分析大数据开发岗分析岗对比

    对于企业而言,大数据相关人才的引进,有大数据开发,也有数据分析,今天我们就来讲讲大数据开发岗分析岗两者的区别。 在大数据处理当中,通常涉及到大数据开发大数据分析两个大的岗位方向,虽然具体负责的工作内容不同,但是都是为了大数据处理而服务。 从企业大数据处理的实际工作来看,大数据开发大数据分析都是不可或缺的岗位,而对于从业者而言,可以根据自己的兴趣来规划发展方向。 2.jpg 大数据分析 大数据分析,主要工作重点在数据建模与分析,更多注重的是数据指标的建立,数据的统计,数据之间的联系,数据的深度挖掘机器学习,并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。 1.jpg 关于大数据与数据分析大数据开发岗分析岗,以上为大家做了一个简单的对比了。

    50341

    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 ,然后发现不清楚各种工具模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 )等; 对比:包括内部对比外部对比,内部对比包括团队对比(团队A与B的单产对比、销量对比等)、产品线对比(动感地带全球通的ARPU、用户数、收入对比);外部对比主要是与市场环境竞争者对比;这一部分分布有重叠的地方 Step 6:洞察结论 这一步是数据报告的核心,也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师一个年迈的分析师拿到同样的图表,完全有可能解读出不同的内容。 举个例子: ?

    1.3K41

    何为大数据分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 结果呈现:计算、标签、关系图等。 大数据的处理 1.

    45120

    史上最全的大数据分析制作工具

    以下是一些用于大数据分析的“必备神器”,其中很多功能非常强大的,希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。全选地址,拷贝到浏览器中,即可。 1微信大数据分析工具 新媒体指数:http://www.gsdata.cn 2数据可视化工具 百度ECharts:http://echarts.baidu.com/ Cytoscape:http://www.cytoscape.org http://ictclas.nlpir.org/nlpir/ Tagul:https://tagul.com/ 腾讯文智:http://nlp.qq.com/semantic.cgi Tagxedo词: http://www.tagxedo.com/ 4舆情分析工具 清博舆情系统:http://yuqing.gsdata.cn/ 相:http://www.weidata.cn/ 5PPT模板工具 我图网 转载大数据公众号文章请注明原文链接作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

    59010

    第12章 大数据分析(RHadoop) 笔记

    RHadoop是R支持Hadoop大数据分析处理提供的算法包合集。传统统计学主要关注样本数据(小数据集)的分析,可能忽略发生概率极小单导致不确定性的结果。 Hadoop是最流行的一种开源可扩展大数据处理基础架构,基于集群并行数据存储计算。RHadoop主要包含五个算法包: rmr:R-MapReduce交互接口,我们只需关注mapreduce函数。 combine = combine, vectorized.reduce, : hadoop streaming failed with error code 1 hadoop监控 深深地感受到了大数据的门槛还是挺高的 ,reduce函数计算各自子任务计数的总和并返回每个单词出现次数的。 后面内容就省略了,awz的应该暂时用不到。

    10530

    大数据分析制作工具一览

    今天给大家推荐的是一些数据分析和数据可视化的“法宝”,倘若大家好好利用的话,可以达到:“十步杀一人,千里不留行”的境界,废话不多说,直接上链接,希望各位好好利用从而提高自己的工作效率。 1、微信大数据分析 新媒体指数: http://www.gsdata.cn 2、数据可视化 百度ECharts:http://echarts.baidu.com/ Cytoscape:http://www.cytoscape.org http://ictclas.nlpir.org/nlpir/ Tagul: https://tagul.com/ 腾讯文智:http://nlp.qq.com/semantic.cgi Tagxedo词: http://www.tagxedo.com/ 4、舆情分析工具 清博舆情系统:http://yuqing.gsdata.cn/ 相:http://www.weidata.cn/ 5、PPT模板 我图网

    45970

    大数计算之间的区别

    关于大数计算二者的区别你们都知道吗?人们对于它们通常会混淆或者误解,分别用一句话来解释它们之间的关系就是:计算是硬件资源的虚拟化;大数据是海量数据的高效处理。    整体来看,未来的趋势是,计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率分析能力,借用Google一篇技术论文中的话,“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 数据分析层   最后回到分析层,分析层重点是真正挖掘大数据的价值所在,而价值的挖掘核心又在于数据分析挖掘。那么数据分析层核心仍然在于传统的BI分析的内容。 谈了这么多,核心还是想说明大数据两大核心为技术BI,离开技术大数据没有根基落地可能,离开BI价值,大数据又变化为舍本逐末,丢弃关键目标。 简单总结就是大数据目标驱动是BI,大数据实施落地式技术。

    1.3K80

    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询流处理 2.包括Spark Core、Spark 从外部数据创建出输入RDD 使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化,以定义新的RDD 告诉Spark对需要被征用的中间结果RDD执行persist()操作 使用行动操作(例如count()first ()等)来触发一次并行计算,Spark会对计算进行优化后再执行 3.RDD的转化操作都是惰性求值 的,在调用行动操作之前Spark不会开始计算 4.常用转化操作:map()filter() 四、键值对操作 时,输入的每一行都会成为RDD的一个元素,也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为 文本文件读取,然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作,在JavaScala 的外部服务在集群中的机器上启动Spark应用 2.驱动器程序:把用户程序转为任务;为执行器节点调度任务 3.使用bin/spark-submit部署 4.可以使用其他集群管理器:Hadoop YARNApache

    34820

    国庆大数据分析思路

    国庆期间移动用户大数据分析,可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。 国内漫入用户分为返乡用户省际游用户两大用户群,结合省内景点用户分析,可以对两大用户群加以区分。 国内漫出用户分析 分析国内漫出用户出行至哪些省份甚至城市?

    23620

    大数据分析:特征工程

    17910

    大数据分析」寻找数据优势:SparkFlink终极对决

    这是数据处理引擎的发电站,它们正竞相定义下一个大数据时代 当涉及到大数据时,流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。 Flink同样是一个令人敬畏的创新者,这两种架构中哪一种将最终主导下一代大数据计算还有待观察。 通过对它们各自技术用途的综合分析,本文应该有助于阐明这一问题。 大数据计算引擎的起源 Hadoop其他基于mapreduce的数据处理系统的出现首先是为了满足传统数据库无法满足的数据处理需求。 再加上研究选择,投资者需要消化的信息量是巨大的。 为了了解可用的技术,请考虑以下对大数据行业的概述。 ? 开发运营效率低下 由于涉及的系统种类繁多,每个系统都有自己的开发工具语言,大数据的开发效率在默认情况下相当有限。由于数据需要在多个系统之间传输,进一步的开发操作成本不可避免地会出现。

    40930

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券