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      終于明了大數據應該怎么學習

      日期:2019-10-04 18:11:05     瀏覽:137    來源:天才領路者
      核心提示:MapReduce的厲害之處在于高效完整地處理大數據。這是只有MapReduce架構才能完成的事情!等待讓我們荒老,但是速度讓我們更有價值!本節介紹的是Hadoop中利器之一MapReduce的工作機制,我們正在進入大數據計算的核心區域。

      MapReduce的厲害之處在于高效完整地處理大數據。這是只有MapReduce架構才能完成的事情!等待讓我們荒老,但是速度讓我們更有價值!本節介紹的是Hadoop中利器之一MapReduce的工作機制,我們正在進入大數據計算的核心區域。以下是小編為你整理的大數據應該怎么學習 ?

      MapReduce工作機制 ?

      MapReduce的主體是兩個函數Map()和Reduce(),Map負責清洗數據,Reduce負責數據分析并輸出最終結果,而且這兩個功能之間并非一對一的關系,可以根據具體業務選擇匹配關系。 ?

      Map函數 ?

      輸入:鍵值關系的數據隊列,鍵是每段內容開頭的偏移量。 ?

      處理:從輸入中抽取出自定義的關鍵字段。這個處理過程可以很簡單,也可以很復雜。 ?

      輸出:鍵值關系的數據隊列,通常是保存在硬盤上,而不是HDFS中。因為這個數據集只是個中間過程,計算結束時需要被刪除。

      大數據應該怎么學習

      ?

      Reduce函數 ?

      輸入:Map的輸出結果經過MapReduce框架處理之后分發給Reduce函數,因為通常一個Reduce函數需要拿到完整的數據集之后才能開始分析。 ?

      處理:這一步的分析處理將是最為艱難和富有價值的環節。根據不同業務指標定義處理函數。 ?

      輸出:輸出自定義的格式文件,并且保存在HDFS上。 ?

      Combiner函數 ?

      輸入:Map的輸出結果未經過MapReduce框架處理之后直接傳送給Combiner函數。 ?

      處理:Combiner函數著手做合并歸類和排序等處理,經過處理之后,數據集大大縮小。 ?

      輸出:這時的輸出結果才傳送給MapReduce架構處理中心。 ?

      解決問題:減少帶寬傳輸壓力! ?

      大數據的用途 ?

      淘寶店 ?

      假如我們開了一個淘寶的的話,我們就可以從淘寶里面的數據魔方這個運用里面獲取大量的數據,這些數據我們需要好好分析,利用好了,我們就可以創造價值。 ?

      微信公眾號 ?

      利用微信公眾號,我們也能夠獲得很多的大數據,我們投放廣告,每天有每天的數據統計,每月有每月的數據統計,這些都是大數據時代下的小數據,我們要好好利用。 ?

      百度推廣 ?

      我們利用百度推廣來進行廣告投放,這也是獲取大數據的一種方式,利用百度推廣來獲取我們需要的各種大數據,不過,這需要我們先進行前期的投入。 ?

      智匯推 ?

      智匯推是騰訊旗下的一款商業的廣告產品,我們也能夠通過我們自己的廣告模式來獲取我們需要的*化的數據,和其他的推廣方式一樣,這里也有每天的數據分析,我們同樣可以獲得大數據。 ?

      頭條號 ?

      還有就是現在比較火的頭條了,我們利用頭條來進行我們自己公司的廣告推廣,從而獲得我們需要的一些數據,進行統計,進行分析,得出結論,進而進行合理的投放,獲得利益。 ?

      微博 ?

      微博也是一種獲得大數據的推廣方式之一,我們可以通過微博來進行企業的活動推廣,進而從每日、每月的數據中獲得我們需要的信息,讓我們的推廣模式進行改變,為企業節約成本,為企業帶來收益。 ?

      大數據學習階段 ?

      *階段:大數據前沿知識及hadoop入門,大數據前言知識的介紹,課程的介紹,Linux和unbuntu系統基礎,hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。 ?

      第二階段:hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建,hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。 ?

      第三階段:大數據導入與存儲。mysql數據庫基礎知識,hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。

      ?

      第四階段:Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。 ?

      第五階段:Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史,spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。 ?

      第六階段:spark大數據分析原理。spark內核,基本定義,spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。 ?

      第七階段:hadoop+spark大數據分析。實戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類。logistic回歸與主題推薦。 ?

      OODA原型 ?

      概而論之,OODA指的是在充分觀察了解你和對手的環境的前提下,模擬對手在特定環境下的行為,進而做出一系列的對策,并且快速響應執行!之后又迅速收集反饋信息,進入下一個OODA循環決策。 ?

      觀察: ?

      指的是通過多角度了解你與對手目前的真實處境。要做的事情就是盡可能全面地收集過去和現在的信息。以求足夠了解對手正在所使用的策略和戰術。 ?

      調整: ?

      利用觀察到的信息來感知和分析對手,并且根據對手的歷史信息模擬其后續的決策行為,對目前自己的行為作出*的調整建議。這一步驟也最為關鍵! ?

      決策: ?

      根據自己的現狀,從多種調整方案中篩選權衡出最行之有效的執行方案。這一步其實依賴對己方所有大小情況的掌握。勝利屬于作出正確決策的一方! ?

      執行: ?

      這個毋庸置疑,沒有執行的方案就是一紙空文。這與平時訓練養成的素質有關。*俗語說,“養兵千日,用兵一時。”這個時候就是生死存亡見分曉的時候了。同時也是在校驗決策的正確性! ?

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