青島學(xué)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是什么

學(xué)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是什么

學(xué)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是什么？隨著社會(huì)的發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)不斷的更新，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)已經(jīng)是即將到來(lái)，再加上兩會(huì)的“大數(shù)據(jù)”的提議，大數(shù)據(jù)時(shí)代將是今后幾年發(fā)展的重點(diǎn)。那么我們?nèi)绾伟盐沾髷?shù)據(jù)時(shí)代呢?以下是小編為你整理的學(xué)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是什么

首先是技術(shù)人員，要把握大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和正則表達(dá)式等專業(yè)技術(shù)已經(jīng)炙手可熱，學(xué)習(xí)這些技術(shù)將來(lái)一定能夠在大數(shù)據(jù)時(shí)代占領(lǐng)一席之地，然后就是要關(guān)注各大知名網(wǎng)站的接口發(fā)布，要充分利用各種資源，把數(shù)據(jù)做到“大”。

然后就是政府部門，要能夠統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，充分調(diào)動(dòng)大型網(wǎng)站的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的整合，確保大數(shù)據(jù)時(shí)代 數(shù)據(jù)的安全性。由于技術(shù)不斷更新，技術(shù)漏洞的存在視乎不可避免，但是如果有著優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)及時(shí)的發(fā)現(xiàn)這些漏洞，并且補(bǔ)充漏洞，相信數(shù)據(jù)安全性將不是問(wèn)題。

對(duì)于大型網(wǎng)站，要做好數(shù)據(jù)的分離工作，隨著網(wǎng)站的開(kāi)放程度越來(lái)越大，網(wǎng)站必然存在一些問(wèn)題，要做到內(nèi)部數(shù)據(jù)的分離，最好做到局域網(wǎng)內(nèi)操作內(nèi)部數(shù)據(jù)。

對(duì)于制造業(yè)、服務(wù)業(yè)，要及時(shí)通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析，獲取市場(chǎng)的第一手資料，確保自己的資源能夠得到合理的分配。

對(duì)于創(chuàng)業(yè)者，更是一次機(jī)遇，但是要根據(jù)總體趨勢(shì)去選擇自己的行業(yè)，不要為眼前的小利迷惑，大膽的做到創(chuàng)新發(fā)展的這一歷史規(guī)則。

對(duì)于我們打工的人，也可以通過(guò)大數(shù)據(jù)確定自己的日常生活行程。比如出行時(shí)根據(jù)道路的擁堵情況，確定自己的出行路線，購(gòu)買商品時(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來(lái)確定自己購(gòu)買的商品。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多，但是根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐，筆者總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。