民謠大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)里的民謠的雜文隨筆-資料下載頁
2024-10-17 23:46本頁面
【正文】 iew、Yonghong ZSuite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會大大降低。hadoop大數(shù)據(jù)處理的意義Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優(yōu)勢。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲，對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適，因?yàn)轭愃七@樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲。Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)(Map)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載(Reduce)到數(shù)據(jù)倉庫里。大數(shù)據(jù)精髓，而是全體數(shù)據(jù)：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣(隨機(jī)采樣，以前我們通常把這看成是理所應(yīng)當(dāng)?shù)南拗?，但高性能的?shù)字技術(shù)讓我們意識到，這其實(shí)是一種人為限制)，而是混雜性：研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。之前需要分析的數(shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，對精確度的癡迷將減弱。擁有了大數(shù)據(jù)，我們不再需要對一個(gè)現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向即可，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力，而是相關(guān)關(guān)系：我們不再熱衷于找因果關(guān)系，尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習(xí)慣，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告訴我們某件事情為何會發(fā)生，但是它會提醒我們這件事情正在發(fā)生。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。.Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。NoSQL，membase、MongoDb 商用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。數(shù)據(jù)倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。數(shù)據(jù)集市：QlikView、Tableau、以及國內(nèi)的Yonghong Data Mart。大數(shù)據(jù)分析Analytic Visualizations（可視化分析）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。Semantic Engines（語義引擎）我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。
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