2022-08-15點(diǎn)擊量：3067

常用的幾種大數(shù)據(jù)架構(gòu)是什么？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)，掌握大數(shù)據(jù)架構(gòu)是非常有必要的，下面我們就通過下文的學(xué)習(xí)來掌握常用的幾種大數(shù)據(jù)架構(gòu)是什么。常用的幾種大數(shù)據(jù)架構(gòu)是什么？傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)之所以叫傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)，是因?yàn)槠涠ㄎ皇菫榱私鉀Q傳統(tǒng)BI的問題，簡(jiǎn)單來說，數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)沒有發(fā)生任何變化，但是因?yàn)閿?shù)據(jù)量、性能等問題導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常使用，需要進(jìn)行升級(jí)改造，那么此類架構(gòu)便是為了解決這個(gè)問題�？梢钥吹剑�其依然保留了ETL的動(dòng)作，將數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL動(dòng)作進(jìn)入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單，易懂，對(duì)于BI系統(tǒng)來說，基本思想沒有發(fā)生變化，變化的僅僅是技術(shù)選型，用大數(shù)據(jù)架構(gòu)替換掉BI的組件。缺點(diǎn)：對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，沒有BI下如此完備的Cube架構(gòu)，雖然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明顯，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有BI下的Cube的靈活度和穩(wěn)定度，因此對(duì)業(yè)務(wù)支撐的靈活度不夠，所以對(duì)于存在大量報(bào)表，或者復(fù)雜的鉆取的場(chǎng)景，需要太多的手工定制化，同時(shí)該架構(gòu)依舊以批處理為主，缺乏實(shí)時(shí)的支撐。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分析需求依舊以BI場(chǎng)景為主，但是因?yàn)閿?shù)據(jù)量、性能等問題無法滿足日常使用。流式架構(gòu)在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，流式架構(gòu)非常激進(jìn)，直接拔掉了批處理，數(shù)據(jù)全程以流的形式處理，所以在數(shù)據(jù)接入端沒有了ETL，轉(zhuǎn)而替換為數(shù)據(jù)通道。經(jīng)過流處理加工后的數(shù)據(jù)，以消息的形式直接推送給了消費(fèi)者。雖然有一個(gè)存儲(chǔ)部分，但是該存儲(chǔ)更多的以窗口的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，所以該存儲(chǔ)并非發(fā)生在數(shù)據(jù)湖，而是在外圍系統(tǒng)。優(yōu)點(diǎn)：沒有臃腫的ETL過程，數(shù)據(jù)的實(shí)效性非常高。缺點(diǎn)：對(duì)于流式架構(gòu)來說，不存在批處理，因此對(duì)于數(shù)據(jù)的重播和歷史統(tǒng)計(jì)無法很好的支撐。對(duì)于離線分析僅僅支撐窗口之內(nèi)的分析。適用場(chǎng)景：預(yù)警，監(jiān)控，對(duì)數(shù)據(jù)有有效期要求的情況。Lambda架構(gòu)Lambda架構(gòu)算是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)里面舉足輕重的架構(gòu)，大多數(shù)架構(gòu)基本都是Lambda架構(gòu)或者基于其變種的架構(gòu)。Lambda的數(shù)據(jù)通道分為兩條分支：實(shí)時(shí)流和離線。實(shí)時(shí)流依照流式架構(gòu)，保障了其實(shí)時(shí)性，而離線則以批處理方式為主，保障了最終一致性。什么意思呢?流式通道處理為保障實(shí)效性更多的以增量計(jì)算為主輔助參考，而批處理層則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全量運(yùn)算，保障其最終的一致性，因此Lambda最外層有一個(gè)實(shí)時(shí)層和離線層合并的動(dòng)作。優(yōu)點(diǎn)：既有實(shí)時(shí)又有離線，對(duì)于數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景涵蓋的非常到位。缺點(diǎn)：離線層和實(shí)時(shí)流雖然面臨的場(chǎng)景不相同，但是其內(nèi)部處理的邏輯卻是相同，因此有大量榮譽(yù)和重復(fù)的模塊存在。適用場(chǎng)景：同時(shí)存在實(shí)時(shí)和離線需求的情況。Kappa架構(gòu)Kappa架構(gòu)在Lambda的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，將實(shí)時(shí)和流部分進(jìn)行了合并，將數(shù)據(jù)通道以消息隊(duì)列進(jìn)行替代。因此對(duì)于Kappa架構(gòu)來說，依舊以流處理為主，但是數(shù)據(jù)卻在數(shù)據(jù)湖層面進(jìn)行了存儲(chǔ)，當(dāng)需要進(jìn)行離線分析或者再次計(jì)算的時(shí)候，則將數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)再次經(jīng)過消息隊(duì)列重播一次則可。優(yōu)點(diǎn)：Kappa架構(gòu)解決了Lambda架構(gòu)里面的冗余部分，以數(shù)據(jù)可重播的超凡脫俗的思想進(jìn)行了設(shè)計(jì)，整個(gè)架構(gòu)非常簡(jiǎn)潔。缺點(diǎn)：雖然Kappa架構(gòu)看起來簡(jiǎn)潔，但是施難度相對(duì)較高，尤其是對(duì)于數(shù)據(jù)重播部分。適用場(chǎng)景：和Lambda類似，改架構(gòu)是針對(duì)Lambda的優(yōu)化。Unifield架構(gòu)以上的種種架構(gòu)都圍繞海量數(shù)據(jù)處理為主，Unifield架構(gòu)則更激進(jìn)，將機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理揉為一體，從核心上來說，Unifield依舊以Lambda為主，不過對(duì)其進(jìn)行了改造，在流處理層新增了機(jī)器學(xué)習(xí)層。可以看到數(shù)據(jù)在經(jīng)過數(shù)據(jù)通道進(jìn)入數(shù)據(jù)湖后，新增了模型訓(xùn)練部分，并且將其在流式層進(jìn)行使用。同時(shí)流式層不單使用模型，也包含著對(duì)模型的持續(xù)訓(xùn)練。優(yōu)點(diǎn)：Unifield架構(gòu)提供了一套數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的架構(gòu)方案，非常好的解決了機(jī)器學(xué)習(xí)如何與數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行結(jié)合的問題。缺點(diǎn)：Unifield架構(gòu)實(shí)施復(fù)雜度更高，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)來說，從軟件包到硬件部署都和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有著非常大的差別，因此在實(shí)施過程中的難度系數(shù)更高。適用場(chǎng)景：有著大量數(shù)據(jù)需要分析，同時(shí)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)方便又有著非常大的需求或者有規(guī)劃。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2901

Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么？python能處理數(shù)以百萬行級(jí)的大數(shù)據(jù)，但是也有它的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。而對(duì)于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)量，百萬行級(jí)并不算多，而其起點(diǎn)一般都是在10億以上。python的優(yōu)勢(shì)不在于運(yùn)行效率，而在于開發(fā)效率和高可維護(hù)性。針對(duì)特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項(xiàng)技術(shù)能力。下面我們來看看Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么。Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)：1、python線程有g(shù)il，通俗說就是多線程的時(shí)候只能在一個(gè)核上跑，浪費(fèi)了多核服務(wù)器。在一種常見的場(chǎng)景下是要命的：并發(fā)單元之間有巨大的數(shù)據(jù)共享或者共用(例如大dict)，多進(jìn)程會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存吃緊，多線程則解決不了數(shù)據(jù)共享的問題，單獨(dú)的寫一個(gè)進(jìn)程之間負(fù)責(zé)維護(hù)讀寫這個(gè)數(shù)據(jù)不僅效率不高而且麻煩2、python執(zhí)行效率不高，在處理大數(shù)據(jù)的時(shí)候，效率不高，這是真的，pypy(一個(gè)jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執(zhí)行的東西)能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經(jīng)典的包，例如numpy(順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈(zèng)一下PyPy-Callfordonations)3、絕大部分的大公司，用java處理大數(shù)據(jù)不管是環(huán)境也好，積累也好，都會(huì)好很多Python處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)(不是處理大數(shù)據(jù))：1、異�？旖莸拈_發(fā)速度，代碼量巨少2、豐富的數(shù)據(jù)處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便3、內(nèi)部類型使用成本巨低，不需要額外怎么操作(java，c++用個(gè)map都很費(fèi)勁)4、公司中，很大量的數(shù)據(jù)處理工作是不需要面對(duì)非常大的數(shù)據(jù)的5、巨大的數(shù)據(jù)不是語言所能解決的，需要處理數(shù)據(jù)的框架雖然小眾，但是python還是有處理大數(shù)據(jù)的框架的，或者一些框架也支持python6、編碼問題處理起來太方便了Python處理大數(shù)據(jù)的劣勢(shì)和優(yōu)勢(shì)是什么？通過上面的介紹大家應(yīng)該有所了解了，希望能給熱愛大數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)帶來幫助。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2895

大數(shù)據(jù)開發(fā)的未來發(fā)展趨勢(shì)是怎樣的？在當(dāng)下這個(gè)時(shí)代，各大企業(yè)處理大數(shù)據(jù)的方式正在迅速發(fā)生改變。如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)，特別是大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)演變成為大多數(shù)企業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分，企業(yè)面臨著緊跟大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的巨大壓力。下面我們一起來看看大數(shù)據(jù)開發(fā)的未來發(fā)展趨勢(shì)是怎樣的？一系列不同的趨勢(shì)正在影響大數(shù)據(jù)舉措，四個(gè)總體主題正在成為影響大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素：云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)治理，以及對(duì)速度的需求。大數(shù)據(jù)開發(fā)的未來發(fā)展趨勢(shì)是怎樣的？1.云計(jì)算多方分析師認(rèn)為，大數(shù)據(jù)正在向云計(jì)算邁進(jìn)。通過公共云服務(wù)提供的成本優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新將對(duì)大多數(shù)企業(yè)來說無法抗拒。組織也會(huì)繼續(xù)將其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)遷移到公共云提供商的云服務(wù)中，并且當(dāng)數(shù)據(jù)已經(jīng)駐留在云中時(shí)，在云中執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析的速度也會(huì)更快、更輕松，成本更低。另外，許多云計(jì)算提供商提供人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具，使云計(jì)算更具吸引力。2.機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能的一個(gè)重要組成部分，它在沒有被計(jì)算機(jī)明確編程的情況下學(xué)習(xí)，它與大數(shù)據(jù)分析有著內(nèi)在聯(lián)系，因此這兩個(gè)術(shù)語有時(shí)會(huì)混合在一起�？紤]到潛在的商業(yè)價(jià)值，企業(yè)計(jì)劃大量投資于機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)技術(shù)并不令人驚訝。3.數(shù)據(jù)治理雖然云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的潛在收益正在推動(dòng)企業(yè)投資這些大數(shù)據(jù)技術(shù)，但企業(yè)仍然面臨著與大數(shù)據(jù)相關(guān)的重大障礙。其中最重要的一點(diǎn)是如何確保所有數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可用性、安全性和合規(guī)性。而監(jiān)管變革給組織帶來了越來越大的壓力，以確保他們知道自己擁有哪些數(shù)據(jù)以及駐留在哪里，并確保正確地保護(hù)這些數(shù)據(jù)。4.速度的需要現(xiàn)今企業(yè)也有更快速的大數(shù)據(jù)分析的需求，為了滿足實(shí)時(shí)性能的需求，企業(yè)越來越傾向于使用內(nèi)存技術(shù)。由于處理內(nèi)存(RAM)中的數(shù)據(jù)比訪問存儲(chǔ)在硬盤驅(qū)動(dòng)器或固態(tài)硬盤驅(qū)動(dòng)器上的數(shù)據(jù)快得多，因此內(nèi)存技術(shù)可以顯著提高速度。在某些方面，對(duì)速度的這種需求也推動(dòng)了其他三大數(shù)據(jù)宏觀趨勢(shì)的發(fā)展。其部分原因是組織將大數(shù)據(jù)遷移到云中，因?yàn)樗麄兿Ｍ�獲得性能提升。他們至少在一定程度上投資于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，因?yàn)樗麄兿Ｍ�獲得更快、更好的見解。他們正在經(jīng)歷與數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性相關(guān)的挑戰(zhàn)，至少部分原因在于他們?nèi)绱丝焖俚亟邮艽髷?shù)據(jù)技術(shù)，而沒有首先解決所有數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私、安全和合規(guī)性問題。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2800

學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)需要多長(zhǎng)時(shí)間？大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等，應(yīng)用范圍非常廣泛，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會(huì)帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標(biāo)，也是人類社會(huì)發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。那學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)需要多長(zhǎng)時(shí)間呢？一起來看看吧。學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)需要多長(zhǎng)時(shí)間？根據(jù)不同的學(xué)習(xí)方式，需要的時(shí)間也不一樣。一、自學(xué)方式有很多學(xué)生對(duì)于大數(shù)據(jù)還處于觀望狀態(tài)，這一類的學(xué)生多數(shù)會(huì)選擇加群、下載資料、泡技術(shù)社區(qū)等方式嘗試進(jìn)行自學(xué)。自學(xué)的方式可以讓學(xué)生對(duì)自己學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的能力有一個(gè)評(píng)估，從而對(duì)后續(xù)是否繼續(xù)自學(xué)或參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。由于每個(gè)人的學(xué)習(xí)能力不同，起點(diǎn)也不同(有JAVA基礎(chǔ)的學(xué)生上手容易一些)所以自學(xué)大數(shù)據(jù)的時(shí)間也會(huì)有很大差別，不同的學(xué)生學(xué)生時(shí)間相差1年之久也是有可能的。二、參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有專門的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程的大綱，會(huì)學(xué)習(xí)java、hadoop、hive、hbase、spark等，里面涉及的編程很多;而數(shù)據(jù)分析，顧名思義肯定是對(duì)數(shù)據(jù)的分析這塊更注重，包括數(shù)據(jù)的爬取、清洗、存儲(chǔ)、分析等。大數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析是不同的課程。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要的是java基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)分析呢，如果之前接觸統(tǒng)計(jì)學(xué)之類的話那是最好。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2744

怎樣選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具？現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多工作和生活中使用的工具都需要大數(shù)據(jù)的支撐，因此，大數(shù)據(jù)工程師也應(yīng)運(yùn)而生，下面我們來學(xué)習(xí)怎樣選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具吧。怎樣選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具？要明白分析什么數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：1、交易數(shù)據(jù)(TRANSACTIONDATA)大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠獲取時(shí)間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對(duì)更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。2、人為數(shù)據(jù)(HUMAN-GENERATEDDATA)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。3、移動(dòng)數(shù)據(jù)(MOBILEDATA)能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)和平板越來越普遍。這些移動(dòng)設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個(gè)人信息資料或狀態(tài)報(bào)告事件(如地點(diǎn)變更即報(bào)告一個(gè)新的地理編碼)。4、機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(MACHINEANDSENSORDATA)這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)通信，還可以自動(dòng)向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產(chǎn)生的主要例子。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)性行為(如當(dāng)傳感器值表示有問題時(shí)進(jìn)行識(shí)別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2840

學(xué)大數(shù)據(jù)分析要掌握的五個(gè)基本方面是什么？現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多人都想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，因?yàn)椴还苁蔷蜆I(yè)前景還是薪資都非常的不錯(cuò)，不少人紛紛從其他行業(yè)轉(zhuǎn)型到大數(shù)據(jù)行業(yè)，下面我們來看看學(xué)大數(shù)據(jù)分析要掌握的五個(gè)基本方面是什么吧。學(xué)大數(shù)據(jù)分析要掌握的五個(gè)基本方面：1、可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬�分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)單明了。很多人都需要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)是需要有一定的基礎(chǔ)的，編程語言就是必備的條件之一，編程語言目前熱門的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，無論是學(xué)習(xí)哪一門編程語言，總之要精細(xì)掌握一門語言是非常必須的。2、數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。互聯(lián)網(wǎng)科技發(fā)展蓬勃興起，人工智能時(shí)代來臨，抓住下一個(gè)風(fēng)口。為幫助那些往想互聯(lián)網(wǎng)方向轉(zhuǎn)行想學(xué)習(xí)，卻因?yàn)闀r(shí)間不夠，資源不足而放棄的人。3、預(yù)測(cè)性分析能力大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。4、語義引擎大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：2706

大數(shù)據(jù)分析的工具有哪些大數(shù)據(jù)分析的工具有哪些？大數(shù)據(jù)是一個(gè)龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，通常需要專門的硬件以及軟件進(jìn)行處理，那都有什么工具呢？下面小編就來講講大數(shù)據(jù)分析的工具有哪些，千萬別錯(cuò)過!1.Hadoop它是一個(gè)分布式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理數(shù)據(jù)的。它會(huì)假定計(jì)算元素和存儲(chǔ)失敗，因此會(huì)去維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，確�？梢葬槍�(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop之所以高效，是因?yàn)樗�是并行工作的，通過并行處理加快處理速度。Hadoop也是可擴(kuò)展的，可以處理pb級(jí)的數(shù)據(jù)。此外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以它的成本很低，任何人都可以使用它。2.HPCC高性能計(jì)算和通信的縮寫。HPCC是美國(guó)實(shí)施的信息高速公路計(jì)劃，將花費(fèi)數(shù)百億美元來實(shí)施。其主要目標(biāo)是開發(fā)可伸縮計(jì)算系統(tǒng)和相關(guān)軟件，以支持位級(jí)網(wǎng)絡(luò)性能，發(fā)展千兆網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并擴(kuò)大研究和教育機(jī)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接能力。3.StormStorm是免費(fèi)的開源軟件，是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的、實(shí)時(shí)的計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以可靠地處理大型數(shù)據(jù)流，并用于處理來自Hadoop的大批處理數(shù)據(jù)。Storm使用簡(jiǎn)單，支持許多編程語言，Storm是來自Twitter的開源軟件。4.ApacheDrillApache軟件基金會(huì)最近啟動(dòng)了一個(gè)名為“Drill”的開源項(xiàng)目，幫助企業(yè)用戶找到更高效、更快的查詢Hadoop數(shù)據(jù)的方法。ApacheDrill實(shí)現(xiàn)了Google’sDremel。Hadoop制造商MapRTechnologies的產(chǎn)品經(jīng)理托梅爾鈥⑹├?TomerShiran)表示，Drill一直作為一個(gè)Apache孵化器項(xiàng)目運(yùn)行，并將繼續(xù)得到全球軟件工程師的推廣。該項(xiàng)目將創(chuàng)建谷歌DremelHadoop工具的開源版本，Drill將幫助Hadoop用戶實(shí)現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目標(biāo)。5.RapidMinerRapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，擁有非常大規(guī)模的先進(jìn)技術(shù)。它的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涵蓋廣泛，包括多種數(shù)據(jù)藝術(shù)，可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：2814

大數(shù)據(jù)分析的意義大數(shù)據(jù)分析的意義1：告訴你過去發(fā)生了什么首先，請(qǐng)告訴您此階段企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)情況，并通過完成各種運(yùn)營(yíng)指標(biāo)來衡量企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，以顯示企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)情況是好是壞，它的表現(xiàn)如何?不好嗎去哪兒。其次，告訴您企業(yè)每個(gè)業(yè)務(wù)的組成，以便您了解企業(yè)每個(gè)業(yè)務(wù)的發(fā)展和變化，并對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)狀態(tài)有更深入的了解�，F(xiàn)狀分析通常通過每日?qǐng)?bào)告進(jìn)行，例如每日，每周和每月報(bào)告。大數(shù)據(jù)分析的意義2：告訴你為什么這些現(xiàn)狀會(huì)發(fā)生在對(duì)第一階段的現(xiàn)狀進(jìn)行分析之后，我們對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)有了基本的了解，但是我們不知道哪里的運(yùn)營(yíng)更好，差異是什么，以及原因是什么。這時(shí)，我們需要進(jìn)行原因分析，以進(jìn)一步確定業(yè)務(wù)變更的具體原因。原因分析通常通過主題分析進(jìn)行。根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況，根據(jù)一定的現(xiàn)狀選擇原因分析。大數(shù)據(jù)分析的意義3：告訴你未來會(huì)發(fā)生什么了解公司運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀后，有時(shí)需要對(duì)公司的未來發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為公司制定業(yè)務(wù)目標(biāo)，并提供有效的戰(zhàn)略參考和決策依據(jù)，以確保公司的持續(xù)健康發(fā)展。預(yù)測(cè)分析通常是通過主題分析完成的，主題分析通常是在制定公司的季度和年度計(jì)劃時(shí)進(jìn)行的。它的發(fā)展頻率不如現(xiàn)狀分析和原因分析高。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：2848

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)一：數(shù)據(jù)分析量大數(shù)據(jù)量本身就是聚合的概念。不是數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)被稱為大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)生成的“小數(shù)據(jù)”也是大數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，這點(diǎn)必須清楚。當(dāng)前，從大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的角度來看，它主要集中在互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)三個(gè)渠道。當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的比例相對(duì)較大。相信在5G時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)仍將是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源。大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)二：數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)多樣性與創(chuàng)新信息系統(tǒng)(ERP)中的數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型非常復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)，這也是大數(shù)據(jù)技術(shù)興起的重要原因。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性將得到進(jìn)一步體現(xiàn)，這也給數(shù)據(jù)價(jià)值過程帶來了新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)三：數(shù)據(jù)價(jià)值密度與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，這就需要更快，更方便的方式來完成數(shù)據(jù)值提取過程，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺(tái)所關(guān)注的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。實(shí)際上，早期Hadoop和Spark平臺(tái)之所以能夠脫穎而出的重要原因是它們的數(shù)據(jù)處理(排序)速度相對(duì)較快。大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)四：數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快通常傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)增量是可以預(yù)測(cè)的，或者增長(zhǎng)率是可控的，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率已經(jīng)大大超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，處理能力已經(jīng)超過自身的極限。數(shù)據(jù)增長(zhǎng)是一個(gè)相對(duì)的概念。與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)相比，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)可能更加客觀，因此工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代將進(jìn)一步打開大數(shù)據(jù)的價(jià)值空間。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：2835

大數(shù)據(jù)分析的作用大數(shù)據(jù)分析的作用有哪些？現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析更是一件重要的事情。那么，你知道這些大數(shù)據(jù)分析都有什么作用嗎?下面分享了大數(shù)據(jù)分析的作用，歡迎閱讀!大數(shù)據(jù)分析有什么作用1：分類。檢查未知分類或暫時(shí)未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別或?qū)儆谀膫�(gè)類別。使用具有已知分類的相似數(shù)據(jù)來研究分類規(guī)則，然后將這些規(guī)則應(yīng)用于未知分類數(shù)據(jù)。2：預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是指對(duì)數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預(yù)測(cè)。3：關(guān)聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)分析是指在諸如捆綁之類的大型數(shù)據(jù)庫中找到一般的關(guān)聯(lián)模式。在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)作過濾算法，該協(xié)作過濾算法是基于給定的歷史購買行為，等級(jí)，瀏覽歷史或任何其他可測(cè)量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協(xié)同過濾可在單個(gè)用戶級(jí)別生成“購買時(shí)可以購買的東西”的購買建議。因此，在許多推薦系統(tǒng)中使用了協(xié)作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個(gè)性化推薦。4：預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析包括分類，預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，協(xié)作過濾和模式識(shí)別(聚類)之類的方法。5：數(shù)據(jù)縮減和降維。當(dāng)變量的數(shù)量有限并且可以將大量樣本數(shù)據(jù)分類為同類組時(shí)，通常會(huì)提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能。減少變量的數(shù)量通常稱為“降維”。降維是部署監(jiān)督學(xué)習(xí)方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預(yù)測(cè)性，可管理性和可解釋性。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：120

大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)容有哪些？大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)容：分布式存儲(chǔ)計(jì)算架構(gòu)(強(qiáng)烈推薦：Hadoop)分布式程序設(shè)計(jì)(包含：ApachePig或者Hive)分布式文件系統(tǒng)(比如：GoogleGFS)多種存儲(chǔ)模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時(shí)間序列這幾種存儲(chǔ)模型(比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等)數(shù)據(jù)收集架構(gòu)(比如：Kinesis，Kafla)集成開發(fā)環(huán)境(比如：R-Studio)程序開發(fā)輔助工具(比如：大量的第三方開發(fā)輔助工具)調(diào)度協(xié)調(diào)架構(gòu)工具(比如：ApacheAurora)機(jī)器學(xué)習(xí)(常用的有ApacheMahout或H2O)托管管理(比如：ApacheHadoopBenchmarking)安全管理(常用的有Gateway)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署(可以看下ApacheAmbari)搜索引擎架構(gòu)(學(xué)習(xí)或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎)多種數(shù)據(jù)庫的演變(MySQL/Memcached)商業(yè)智能(大力推薦：Jaspersoft)數(shù)據(jù)可視化(這個(gè)工具就很多了，可以根據(jù)實(shí)際需要來選擇)大數(shù)據(jù)處理算法(10大經(jīng)典算法)Hadoop集群與管理這里會(huì)涉及到一些比較高級(jí)的數(shù)據(jù)庫管理知識(shí)，乍看之下都是操作性的內(nèi)容，但是做成容易，做好非常難。1、Hadoop集群的搭建2、Hadoop集群的監(jiān)控3、Hadoop集群的管理4、集群下運(yùn)行MapReduce程序ZooKeeper基礎(chǔ)知識(shí)ZooKeeper的目標(biāo)就是封裝好復(fù)雜易出錯(cuò)的關(guān)鍵服務(wù)，將簡(jiǎn)單易用的接口和性能高效、功能穩(wěn)定的系統(tǒng)提供給用戶。HBase基礎(chǔ)知識(shí)HBase–HadoopDatabase，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PCServer上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。與FUJITSUCliq等商用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品不同，HBase是GoogleBigtable的開源實(shí)現(xiàn)，類似GoogleBigtable利用GFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，HBase利用HadoopHDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng);Google運(yùn)行MapReduce來處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBase同樣利用HadoopMapReduce來處理HBase中的海量數(shù)據(jù);GoogleBigtable利用Chubby作為協(xié)同服務(wù)，HBase利用Zookeeper作為對(duì)應(yīng)。1、HBase定義2、HBase與RDBMS的對(duì)比3、數(shù)據(jù)模型4、系統(tǒng)架構(gòu)5、HBase上的MapReduce6、表的設(shè)計(jì)...

2022-08-14點(diǎn)擊量：129

大數(shù)據(jù)主要是學(xué)什么大數(shù)據(jù)主要是學(xué)什么？隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等名詞也進(jìn)入我們的生活的方方面面，那么什么是大數(shù)據(jù)?什么又是云計(jì)算?以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)主要是學(xué)什么大數(shù)據(jù)是什么?就字面意思理解就是大量的數(shù)據(jù)的意思;深入理解大數(shù)據(jù)是對(duì)信息資源和數(shù)據(jù)的集合，利用這些數(shù)據(jù)和信息資源分析出有用的資源，這就是大數(shù)據(jù)。容量大數(shù)據(jù)作為信息的集合，它包含了很多潛在的信息，以及各個(gè)不同行業(yè)的信息，這些信息就是大數(shù)據(jù)的容量和價(jià)值。大數(shù)據(jù)的種類有很多，因?yàn)樗�是一個(gè)信息的合集，因此它包含多種類別的分析。大數(shù)據(jù)不是一成不變的，隨著時(shí)間和空間的變化，大數(shù)據(jù)也會(huì)跟著變化。由于大數(shù)數(shù)量巨大，來源的渠道有很多，因此它表現(xiàn)出很強(qiáng)的復(fù)雜性。利用大數(shù)據(jù)可以分析和反映一個(gè)行業(yè)或者一個(gè)市場(chǎng)的一些規(guī)律，抓住這些規(guī)律，就可以產(chǎn)生價(jià)值。學(xué)大數(shù)據(jù)用什么語言Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本，這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN。Zookeeper：這是個(gè)萬金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息。Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重。Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理。Spark：它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：134

實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析工具1.SAS實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析工具，SAS相對(duì)SPSS其實(shí)功能更強(qiáng)大，SAS比較難學(xué)些，但如果掌握了SAS會(huì)更有價(jià)值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等還是SAS比較好用，另外，SAS的學(xué)習(xí)材料比較多，也公開。SPSS用于市場(chǎng)研究較多，SAS銀行金融和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)較多，有一些難度。2.Tableau實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析工具，Tableau是大數(shù)據(jù)可視化的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者之一，在為大數(shù)據(jù)操作，深度學(xué)習(xí)算法和多種類型的AI應(yīng)用程序提供交互式數(shù)據(jù)可視化方面尤為高效。它內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，可以快速地做出動(dòng)態(tài)交互圖。3.SmartBI企業(yè)級(jí)商業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表，OLAP，各種業(yè)務(wù)報(bào)表，制作儀表盤，在移動(dòng)終端上展示，有統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)支持眾多的管理維護(hù)功能。但是操作體驗(yàn)并不是很好，界面粗糙，4.FineBI目前國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析軟件的佼佼者，可以參考IDC出的《2017年中國(guó)BI市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》。主打的是超大數(shù)據(jù)量性能和自助式分析2個(gè)特點(diǎn)，最高可以支撐20億數(shù)據(jù)的秒級(jí)呈現(xiàn)，適用于企業(yè)中的技術(shù)人員、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師，可以完全自主的進(jìn)行探索式分析，軟件在易用性和功能上做的都很不錯(cuò)，說實(shí)話，國(guó)內(nèi)的BI行業(yè)由于起步較晚，能做到這個(gè)程度的確是下了一番功夫。相較于國(guó)外產(chǎn)品而言，F(xiàn)ineIBI最大的優(yōu)勢(shì)在于帆軟自主搭建的實(shí)施團(tuán)隊(duì)和服務(wù)團(tuán)隊(duì)，強(qiáng)大的服務(wù)讓它成為國(guó)內(nèi)首屈一指的商業(yè)智能產(chǎn)品....

2022-08-14點(diǎn)擊量：122

學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件1.學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件Java，Java是一門面向?qū)ο缶幊陶Z言，具有功能強(qiáng)大和簡(jiǎn)單易用兩個(gè)特征。Java具有簡(jiǎn)單性、面向?qū)ο�、分布式、健壯性、安全性、平臺(tái)獨(dú)立與可移植性、多線程、動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)方向運(yùn)用廣泛。2.學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件Linux，Linux是一套免費(fèi)使用和自由傳播的類UNIX操作系統(tǒng)，是一個(gè)基于POSIX和Unix的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。它能運(yùn)行主要的Unix工具軟件、應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。在大數(shù)據(jù)方向運(yùn)用廣泛.3學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件.Hadoop，Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。很適合大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。4.學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件Python，Python是一種跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。是一個(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。在大數(shù)據(jù)方向運(yùn)用廣泛。5.學(xué)大數(shù)據(jù)分析需要掌握的軟件ETL，ETL是用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載至目的端的過程。是數(shù)據(jù)倉庫，用于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。...

2022-08-14點(diǎn)擊量：39

大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，如果沒有軟件輔助是行不通的。那么，使用哪些軟件比較合適呢?下面具體來介紹一下大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些。大數(shù)據(jù)分析軟件介紹1.ApacheHadoop。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。能夠處理PB級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。它處理速度非�？欤�并能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本。另外，帶有用Java語言編寫的框架，因此運(yùn)行在Linux生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如C++。2.Storm。Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非�？煽康奶幚睚嫶蟮臄�(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡(jiǎn)單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。應(yīng)用于許多領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC、ETL等。3.PentahoBI。PentahoBI平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。4.SPSS。SPSS在統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域有更高一籌的優(yōu)勢(shì)，既可以很好地進(jìn)行回歸分析、方差分析以及多變量分析等，又能在計(jì)算分析的同時(shí)輸出圖形，極高地提升工作效率。Excel表格數(shù)據(jù)、文本格式數(shù)據(jù)均可以導(dǎo)入，節(jié)省了相當(dāng)大的工作量。但它要求使用者懂統(tǒng)計(jì)學(xué)，理解一些分析模型;功能性弱于R，在數(shù)據(jù)可視化方面過于單調(diào)，較為成熟的數(shù)據(jù)分析師甚至?xí)�直接跳過SPSS，選取可視化更強(qiáng)的分析工具。...