學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟有哪些？哪些項(xiàng)目是可以在真正的產(chǎn)品階段使用的作為可靠的候選?哪些應(yīng)該受到特別關(guān)注呢?我們做了詳細(xì)的研究和測(cè)試，讓我們一起看下5種新的撼動(dòng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)。這些是整理的幾組新的工具，讓我們一起來(lái)看看吧。以下是小編為你整理的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟

Storm 和 Kafka 是未來(lái)數(shù)據(jù)流處理的主要方式，它們已經(jīng)在一些大公司中使用率餓，包括 Groupon,阿里巴巴和The Weather Channel等。Storm,誕生于Twitter,是一個(gè)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm 設(shè)計(jì)用于處理實(shí)時(shí)計(jì)算,hadoop主要用于處理批處理運(yùn)算。

kafka是由LinkedIn研發(fā)的一款消息系統(tǒng)作為一個(gè)數(shù)據(jù)處理的管道基礎(chǔ)部分存在于系統(tǒng)中。當(dāng)你一起使用它們，你就能實(shí)時(shí)地和線性遞增的獲取數(shù)據(jù)。

你為什么需要關(guān)心?

使用Storm和Kafka,使得數(shù)據(jù)流處理線性的，確保每條消息獲取都是實(shí)時(shí)的，可靠的。前后布置的Storm和Kafka能每秒流暢的處理10000條數(shù)據(jù)。

像Storm和Kafka這樣的數(shù)據(jù)流處理方案使得很多企業(yè)引起關(guān)注并想達(dá)到優(yōu)秀的ETL(抽取轉(zhuǎn)換裝載)的數(shù)據(jù)集成方案。Storm 和 Kafka 也很擅長(zhǎng)內(nèi)存分析和實(shí)時(shí)決策支持。企業(yè)使用批量處理的Hadoop方案無(wú)法也難怪對(duì)實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。在企業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理是一個(gè)必要的模塊，因?yàn)樗�很�?yōu)美的處理了“3v”–volume,velocity 和 variety (容量，速率和多樣性)。Storm和Kafka這2種技術(shù)是我們(infochimps)最推薦的技術(shù)，它們也將作為一個(gè)正式組成部分存在于我們的平臺(tái)中。Drill和Dremel 實(shí)現(xiàn)了快速低負(fù)載的大規(guī)模，即席查詢數(shù)據(jù)搜索。它們提供了秒級(jí)搜索P級(jí)別數(shù)據(jù)的可能，來(lái)應(yīng)對(duì)即席查詢和預(yù)測(cè)，及提供強(qiáng)大的虛擬化支持。

Drill和Dremel提供強(qiáng)大的業(yè)務(wù)處理能力，不僅僅只是為數(shù)據(jù)工程師提供。業(yè)務(wù)端的大家都將喜歡Drill和Dremel.Drill 是Google的Dremel的開源版本。Dremel是Google提供的支持大數(shù)據(jù)查詢的技術(shù)。公司將用它來(lái)開發(fā)自己的工具，這些是導(dǎo)致大家都密切的關(guān)注Drill的原因。雖然這些不是起步，但是開源社區(qū)強(qiáng)烈的興趣使得它變得更成熟。

先進(jìn)的報(bào)表創(chuàng)建工具

報(bào)表創(chuàng)建工具能從用戶的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)成一個(gè)精美、雅致的報(bào)表。使用其交互式設(shè)計(jì)界面和高效的工作流程，可在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建專業(yè)和高質(zhì)量的報(bào)表。 豐富的圖表和可視化的選項(xiàng)能提高用戶的報(bào)表水準(zhǔn)。一套全面的報(bào)表組件，如區(qū)域、子報(bào)表和交叉制表，讓用戶有個(gè)快速的開端來(lái)創(chuàng)建報(bào)表。

智能模型設(shè)計(jì)

運(yùn)用我們精密的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和模型工具，你可以用圖形表達(dá)你的數(shù)據(jù)庫(kù)。使用實(shí)體關(guān)系圖表來(lái)顯現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)及關(guān)系，這樣你就可以更容易塑造，建立和理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)。

強(qiáng)大的用戶管理

用戶管理功能提升和管理每個(gè)用戶的管理權(quán)限，不需輸入任何命令，在數(shù)分鐘內(nèi)就能創(chuàng)建和編輯用戶角色，借助這個(gè)精確控制的層面，可以在不影響數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性下，創(chuàng)建規(guī)則并讓用戶訪問數(shù)據(jù)庫(kù)。

確保數(shù)據(jù)安全

Navicat提供本機(jī)備份解決方案，當(dāng)發(fā)生災(zāi)難時(shí)確保復(fù)原數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Navicat計(jì)劃功能自動(dòng)運(yùn)行備份，并保存到本機(jī)硬盤或網(wǎng)絡(luò)硬盤。

隨時(shí)隨地運(yùn)行

Navicat創(chuàng)建一個(gè)批處理作業(yè)來(lái)運(yùn)行幾個(gè)任務(wù)。例如：打印報(bào)表、備份數(shù)據(jù)庫(kù)、傳輸數(shù)據(jù)。用戶可以設(shè)置電子郵件通知，安排在一個(gè)特定的時(shí)間，或在每天某些時(shí)間執(zhí)行該批處理作業(yè)，并確保任務(wù)成功完成。無(wú)論身在何處，總能完成工作。

如何選擇框架

Bokeh

這套可視化框架的主要目標(biāo)在于提供精致且簡(jiǎn)潔的圖形處理結(jié)果，用以強(qiáng)化大規(guī)模數(shù)據(jù)流的交互能力。其專門供Python語(yǔ)言使用。

Wolfram Alpha

這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計(jì)算素材或者其它內(nèi)容。舉例來(lái)說(shuō)，如果大家輸入“Facebook”，即可獲得與Facebook相關(guān)的HTML元素結(jié)構(gòu)、輸入解釋、Web托管信息、網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)、子域、Alexa預(yù)估以及網(wǎng)頁(yè)信息等大量?jī)?nèi)容。

Neo4j

其官方網(wǎng)站將這款工具稱為圖形數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的下一場(chǎng)革命。這種說(shuō)法在一定程度上并不夸張，因?yàn)榇颂讛?shù)據(jù)庫(kù)使用數(shù)據(jù)間的關(guān)系以操作并強(qiáng)化性能表現(xiàn)。Neo4j目前已經(jīng)由眾多企業(yè)用于利用數(shù)據(jù)關(guān)系實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用，從而幫助自身保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

大數(shù)據(jù)職業(yè)細(xì)分

數(shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家傾向于用搜索數(shù)據(jù)的方式來(lái)看待周圍的世界，把大量散亂的數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的可供分析的數(shù)據(jù)，還要找出豐富的數(shù)據(jù)源，整合其他可能不完整的數(shù)據(jù)源，并清理成結(jié)果數(shù)據(jù)集，新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，挑戰(zhàn)不斷的變化，新數(shù)據(jù)不斷的流入，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要幫助決策者穿梭于各種分析，從臨時(shí)數(shù)據(jù)分析到持續(xù)數(shù)據(jù)交互分析。當(dāng)他們有所發(fā)現(xiàn)，建議新的業(yè)務(wù)方向。他們很有創(chuàng)造力的展示視覺化的信息，從而影響產(chǎn)品，流程和決策。

大數(shù)據(jù)工程師：分析歷史，預(yù)測(cè)未來(lái)，優(yōu)化選擇，這是大數(shù)據(jù)工程師在玩數(shù)據(jù)時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過(guò)這三個(gè)工作方向，幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。大數(shù)據(jù)工程師是一個(gè)很重要的工作，就是通過(guò)分析數(shù)據(jù)找出過(guò)去事件的特征。通過(guò)引入關(guān)鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來(lái)的消費(fèi)趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)分析師：與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過(guò)剩，因此，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會(huì)借助技術(shù)手段進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)清理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。

分情況來(lái)說(shuō)：就行業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析師的機(jī)制類似，無(wú)論在任何時(shí)代，媒體運(yùn)營(yíng)者能否準(zhǔn)確詳細(xì)和及時(shí)地了解受眾情況和變化趨勢(shì)。都是成敗的關(guān)鍵。

此外：對(duì)于新聞出版等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，更關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內(nèi)容消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支持新聞出版改善客戶關(guān)系的關(guān)鍵職能。

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