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大数北京赛车投注据学习方向从入门到精通


发布时间:2018-12-07 08:31    来源:未知    阅读次数:()

  大数北京赛车投注据学习方向从入门到精通PK10正规投注网站:j很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后,不免产生一些疑问,应该怎样入门?应该学习哪些技术?学习路线又是什么?

  《通知》统一了垃圾分类收集容器的颜色、标识、容量规格,设立“四色桶”。其中可回收物垃圾桶颜色采用宝石蓝,餐厨垃圾(易腐垃圾)采用绿色,有害垃圾桶颜色采用红色,其他垃圾桶采用橘黄色,垃圾桶身正面需印有所对应类别的醒目标志。室外分类收集容器容量为120升和240升的垃圾桶。

  所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火,就业薪资比较高,,前景非常可观。基本都是这个原因而向往大数据,但是对大数据却不甚了解。

  如果你想学习,那么首先你需要学会编程,其次你需要掌握数学,统计学的知识,最后融合应用,就可以想在数据方向发展,笼统来说,就是这样的。但是仅仅这样并没有什么帮助。

  如果你是金融专业,你可以学习,因为这结合起来你自己的专业,将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出,毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。

  数据类型繁多,(结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等);

  商业价值高,但需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来;

  现如今,为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的:

  转眼间,温度就这样降下来了 作为一个“怕冷星人”兼“抵抗力差星人” 不夸张的讲 过冬真的是需要勇气啊! 暖心的小马哥整理了N种…[详细]

  是不是眼花缭乱了,上面的这些内容,别谈精通了,就算全部都会使用的,应该也没几个。咱们接下来就大数据开发/ 设计/ 架构方向来了解一下学习路线。

  在接下的学习中,不论遇到什么问题,先试试搜索并自己解决。Google首选,其次百度。

  在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖,现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

  最后我想说说DBA,今天在座的很多人可能都是DBA,我想说一下阿里在智能化这个方向上得到的思考是什么样的,我们有海量的数据,我们也有很多经验很丰富的DBA,但这些DBA怎么样去完成下一步的转型、怎么样不成为业务的瓶颈?数据库怎么样做到自诊断、自优化。这是我们看到的问题,最后我也会来分享一下我在这方面的思考。

  自己学会如何搭建Hadoop,先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装,不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。

  我觉得是这样的,因为今天的阿里巴巴毕竟是一个技术的公司,所以很多时候我们会看比如说Google或者是一些互联网的大的公司,他们在技术上创新点来自于哪里?来自于问题。就是说今天在座的各位和我是一样的,你所面对场景下的问题是什么、你看问题深度如何决定了你今天创造的创新有多大。

  HDFS目录操作命令;上传、下载文件命令;提交运行MapReduce示例程序;打开Hadoop WEB界面,查看Job运行状态,查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。

  第二是说它降低了应用的响应时间,原来用SQL访问的话响应时间会比较高,我们在这上面做了一些改进,本来Memcached plugin插件有一些支持数据的类型限制,包括对一些索引类型支持不太好,所以我们做了改进,这个大家都可以用的,如果用这个方式的话基本上很多缓存系统是不需要的。

  MapReduce:如何分而治之;HDFS:数据到底在哪里,究竟什么才是副本;

  如果有合适的学习网站,视频就去听课,如果没有或者比较喜欢书籍,也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的,大概有了概念之后,然后再去听视频。

  打包并提交到Hadoop运行。你不会Java?Shell、Python都可以,有个东西叫Hadoop Streaming。如果你认真完成了以上几步,恭喜你,你的一只脚已经进来了。

  就像是你写(或者抄)的WordCount一共有几行代码?但是你用SQL就非常简单了,例如:

  这也是大家经常在Goolgle Spanser论文里看到的“我的时延很高”的描述,在这种时延很高的情况下,怎么样写一个好的应用来保证可用、高吞吐,这是另外一个话题。大家很长一段时间里已经习惯一个概念,那就是数据库一定是时延很低的,时延高就会导致应用出问题,实际上这个问题要花另外一个篇幅去讲,那就是应用程序必须要去适应这种时延高的数据库系统。当然用了Batching和Pipelining技术,本质上是通用的工程优化,让跨网络多复本同步变的高效,但是时延一定会增加。

  Java教程。这个阶段的学习,纯粹是拓展学习,因为从当前的就业环境来看,会一些大数据技术知识的java程序员不仅仅对于面试是一个优势,在工资待遇上也是偏高的。

  这便是SQL的魅力,编程需要几十行,甚至上百行代码,而SQL一行搞定;使用SQL处理分析Hadoop上的数据,方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算,越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

  霞光云整装集成墙板个性十足,山东霞光提供一站式装修方案。对于任何一种装饰装修来说,是有多种装修方案的,包括不同的装修材质,不同的装修风格,不同的使用需求,不同的审美需求等,而无论哪一种装修方案,必须具备自己的独特优势,才会有存在价值,才被市场消费者接受。当然完美的装修方案是没有的,因为世界上不存在完美的东西,包括不存在完美的人。

  另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。

  有的朋友可能不知道数据仓库,数据仓库是逻辑上的概念,底层使用的是数据库,数据仓库中的数据有这两个特点:最全的历史数据(海量)、相对稳定的;所谓相对稳定,指的是数据仓库不同于业务系统数据库,数据经常会被更新,数据一旦进入数据仓库,很少会被更新和删除,只会被大量查询。而Hive,也是具备这两个特点,因此,Hive适合做海量数据的数据仓库工具,而不是数据库工具。

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  了解了它的作用之后,就是安装配置Hive的环节,当可以正常进入Hive命令行是,就是安装配置成功了。

  MapReduce的原理(还是那个经典的题目,一个10G大小的文件,给定1G大小的内存,如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);

  自己会写简单的MapReduce程序,运行出现问题,知道在哪里查看日志;

  Hive中常见的语句:创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地;

  从上面的学习,你已经了解到,HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架,它可以用来存储海量数据,MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架,它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据,而Hive则是SQL On Hadoop,Hive提供了SQL接口,开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句,Hive负责把SQL翻译成MapReduce,提交运行。

  中青在线日电(中国青年报·中青在线记者 叶雨婷)今天,记者从清华大学获悉,清华简《算表》获吉尼斯世界纪录(Guinness World Records)认证。《算表》为我国留存最早的数学文献实物,填补了先秦数学文献实物的空白。经学者研究、吉尼斯世界纪录独立核实认证,这是目前发现的人类最早的十进制计算器。

  此时,你的”大数据平台”是这样的:那么问题来了,海量数据如何到HDFS上呢?

  这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用,通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。

  HDFS提供了写数据的API,自己用编程语言将数据写入HDFS,put命令本身也是使用API。

  实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS,通常都是使用其他框架封装好的方法。比如:Hive中的INSERT语句,Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理,会写Demo。

  自己下载和配置Sqoop(建议先使用Sqoop1,Sqoop2比较复杂)。了解Sqoop常用的配置参数和方法。

  使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具,那么建议熟练掌握,否则,了解和会用Demo即可。

  Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架,因为“采集和传输框架”,所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志,并传输到HDFS上。

  因此,如果你的业务有这些数据源的数据,并且需要实时的采集,那么就应该考虑使用Flume。

  下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件,并将数据传输到HDFS;Flume的配置和使用较为复杂,如果你没有足够的兴趣和耐心,可以先跳过Flume。

  之所以介绍这个,是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具,就是之前基于DataX开发的,非常好用。

  可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》。现在DataX已经是3.0版本,支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。有兴趣的可以研究和使用一下,对比一下它与Sqoop。

  Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是,分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?其实,此处的方法和第三章基本一致的。

  HDFS GET命令:把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

  如果你已经按照流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:

  知道如何把已有的数据采集到HDFS上,包括离线采集和实时采集;

  从前面的学习,对于大数据平台,你已经掌握的不少的知识和技能,搭建Hadoop集群,把数据采集到Hadoop上,使用Hive和MapReduce来分析数据,把分析结果同步到其他数据源。

  接下来的问题来了,Hive使用的越来越多,你会发现很多不爽的地方,特别是速度慢,大多情况下,明明我的数据量很小,它都要申请资源,启动MapReduce来执行。

  其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎,实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多,按我的了解,最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存,提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。

  我们目前使用的是SparkSQL,至于为什么用SparkSQL,原因大概有以下吧:使用Spark还做了其他事情,不想引入过多的框架;Impala对内存的需求太大,没有过多资源部署。

  使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术,因此建议在了解了Spark之后,可以先从SparkSQL入手,循序渐进。

  关于Spark和SparkSQL,如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的。

  请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

  在实际业务场景下,特别是对于一些监控日志,想即时的从日志中了解一些指标(关于实时计算,后面章节会有介绍),这时候,从HDFS上分析就太慢了,尽管是通过Flume采集的,但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件,这样会导致小文件特别多。

  为了满足数据的一次采集、多次消费的需求,这里要说的便是Kafka。

  关于Kafka:什么是Kafka?Kafka的核心概念及名词解释。

  如何部署和使用Kafka:使用单机部署Kafka,并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成,使用Flume监控日志,并将日志数据实时发送至Kafka。

  如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的。

  这时,使用Flume采集的数据,不是直接到HDFS上,而是先到Kafka,Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费,其中一个消费者,就是将数据同步到HDFS。

  如果你已经认真完整的学习了以上的内容,那么你应该已经具备以下技能和知识点:

  从前面的学习,你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能,而这其中的每一步,都需要一个任务(程序)来完成,各个任务之间又存在一定的依赖性,比如,必须等数据采集任务成功完成后,数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败,需要给开发运维人员发送告警,同时需要提供完整的日志来方便查错。

  不仅仅是分析任务,数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中,有的是定时触发,有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候,仅仅靠crontab远远不够了,这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统,类似于AppMaster,负责分配和监控任务。

  10月23日,记者从市城乡生活垃圾分类和治理专项行动领导小组办公室了解到,我市党政机关做表率,教育和引导职工自觉参与、带头推进生活垃圾分类工作,今年底前将实现生活垃圾强制分类。

  Azkaban,light-task-scheduler,Zeus,等等。另外,我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统,具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

  在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景,实时基本可以分为绝对实时和准实时,绝对实时的延迟要求一般在毫秒级,准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景,用的比较多的是Storm,对于其他准实时的业务场景,可以是Storm,也可以是Spark Streaming。当然,如果可以的话,也可以自己写程序来做。

  至此,你的大数据平台底层架构已经成型了,其中包括了数据采集、数据存储与计算(离线和实时)、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。

  离线:比如,每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等;离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。

  实时:比如,在线网站的推荐系统,需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据,这种要求延时非常低(50毫秒以内)。根据延时要求和实时数据的查询需要,可能的方案有:HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

  OLAP分析:OLAP除了要求底层的数据模型比较规范,另外,对查询的响应速度要求也越来越高,可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模,那么Kylin是最好的选择。

  即席查询:即席查询的数据比较随意,一般很难建立通用的数据模型,因此可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL。

  中国电力新闻网讯 通讯员 付俊杰 报道 根据《红河供电局常用危险品名录》、《危险废物的特性及应急处理方法表》,为规范建水供电局库房管理,解决库房物资与物资系统存在差异的问题,建水供电局物资仓储配送站于2018年11月22日组织盘点小组人员对库存物资进行清理盘点。清理工作本着摸清情况、盘活库存、充分利用的原则,对照物资系统导出的盘点表对库存物资进行一物一清点工作。

  这么多比较成熟的框架和方案,需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构,选择合适的。原则只有一个:越简单越稳定的,就是最好的。

  如果你已经掌握了如何很好的对外(业务)提供数据,那么你的“大数据平台”应该是这样的:

  关于这块,也只能是简单介绍一下了,研究不深入。在业务中,遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类:

  分类问题:包括二分类和多分类,二分类就是解决了预测的问题,就像预测一封邮件是否垃圾邮件;多分类解决的是文本的分类;

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  入门学习线路,数学基础;机器学习实战,懂Python最好;SparkMlLib提供了一些封装好的算法,以及特征处理、特征选择的方法。

  机器学习确实牛逼高大上,也是我学习的目标。那么,可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。

  准备好接受大数据了吗?开始学习吧,提高技能,提高核心竞争力。也给自己的未来一个机会。返回搜狐,查看更多

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