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    大數據學習核心,新人必須明白這些知識點

    ? 大數據預處理

    ? 大數據存儲及管理

    ? 大數據分析及挖掘

    ? 數據可視化

    No.1

    大數據采集

    首先給大家介紹一下大數據的采集技術。

    通常來說,大數據的采集一般分為兩種,第一就是大數據智能感知層,在這一層中,主要包括數據傳感體系、網絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統,實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。第二就是基礎支撐層。在這一層中提供大數據服務平臺所需的虛擬服務器,結構化、半結構化及非結構化數據的數據庫及物聯網絡資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術,大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術,大數據的網絡傳輸與壓縮技術,大數據隱私保護技術等。

    No.2

    大數據預處理

    下面給大家介紹一下大數據預處理技術。大數據預處理技術就是完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因獲取的數據可能具有多種結構和類型,數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型,以達到快速分析處理的目的。而清洗則是由于對于大數并不全是有價值的,有些數據并不是我們所關心的內容,而另一些數據則是完全錯誤的干擾項,因此要對數據通過過濾去除噪聲從而提取出有效數據。

    No.3

    大數據存儲及管理

    大數據具有以下幾點特性:

    第一,大數據肯定是存儲量很大的數據。

    第二,大數據一定是沒有明確組織規律的。

    第三,大數據一定是不容易分析的。

    第四、大數據一般是動態的。

    第五、大數據一般是用于預測的。

    正因為大數據的特殊性,所以已經不能用通常的理論和方法來處理了。

    首先是大數據的存儲。大數據面對的數據量異常大,不是幾塊幾個TB的硬盤就可以隨隨便便容納得了的。而且個人電腦上的存儲設備一般也無法容納如此大量的數據。為了能夠提供快速、穩定地存取這些數據,至少得依賴于磁盤陣列。同時還得通過分布式存儲的方式將不同區域、類別、級別的數據存放于不同的磁盤陣列中。

    以往的關系型數據庫受限于設計模式的限制,一般只考慮到了單機的數據存儲方式,即不管數據量大與小,一定會讓一臺機器存儲和管理所有數據(即便是做集群,集群中的每個節點實際上也是要把所有的數據再存儲一遍)。而每臺機器上可以承載的存儲設備是有限的,一般也不會超過幾個TB。而且一旦某個數據庫的數據量和文件的尺寸暴增到一定程度后,數據的檢索速度就會急劇下降。

    為了應對這個問題,很多主流的數據庫紛紛提出了一些解決方案。如MySQL提供了MySQL proxy組件,實現了對請求的攔截,結合分布式存儲技術,從而可以將一張很大的表中的記錄拆分到不同的節點上去進行查詢。對于每個節點來說,數據量不會很大,從而提升了查詢效率。

    Oracle是土豪策略,家里有礦可以選擇。

    而對于像MongoDB、HBase等非關系型數據庫,由于擺脫了表的存儲模式,再加上起步較晚,所以對大數據的響應要比關系型數據庫快的多。

    MongoDB和HBase天生都支持分布式存儲,即將一份大的數據分散到不同的機器上進行存儲,從而降低了單個節點的存取壓力。

    所以在實際應用中,如果是針對老的系統尤其是老的數據庫進行大數據存儲及分析,那么只能考慮橫向拆分關系型數據庫中的數據了;如果是準備建設新的系統,那么最好采用MongoDB,并使用分片集特性來存儲大數據。HBase也可以,但入門學習成本可能稍微有一些高。

    No.4

    大數據分析及挖掘

    大數據如果想要產生價值,對它的處理過程無疑是非常重要的,其中大數據分析和大數據挖掘就是最重要的兩部分。

    數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

    數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中,數據分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當行動。數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立,但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能,并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

    No.5

    數據可視化

    我們常常迷失在數據中,紛繁復雜的數據讓我們無所適從??梢暬鳛榻鉀Q這問題的有效手段,通過視覺的方式讓數字易于理解。

    數據可視化和信息可視化都是可視化的一種方式,數據可視化將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示,大量的數據集構成數據圖像,同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示,可以從不同的維度觀察數據,從而對數據進行更深入的觀察和分析。信息可視化,旨在把數據資料以視覺化的方式表現出。信息可視化是一種將數據與設計結合起來的圖片,有利于個人或組織簡短有效地向受眾傳播信息的數據表現形式。

    適用場景:雷達圖適用于多維數據(四維以上),且每個維度必須可以排序。但是,它有一個局限,就是數據點最多6個,否則無法辨別,因此適用場合有限。

    劣勢:需要注意的時候,用戶不熟悉雷達圖,解讀有困難。使用時盡量加上說明,減輕解讀負擔。


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