針對Hadoop工程師和數(shù)據(jù)分析師所涉及到的工作環(huán)境和內(nèi)容，涉及集群調(diào)度框架、Hadoop框架、Hive框架、Hbase框架的全面深入講解，為了能輕松掌握相關(guān)知識，學(xué)習(xí)MapReduce開發(fā)的20個經(jīng)典案例講解以及部分Hadoop源代碼的分析，借此深入學(xué)習(xí)內(nèi)核原理。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)都要學(xué)習(xí)什么 ?

Zookeeper入門到精通視頻教程 ?

詳細(xì)講解Zookeeper的安裝配置、命令使用、存儲結(jié)構(gòu)以及具體在開發(fā)中如何使用Zookeeper。 ?

Hadoop(2.x)視頻-從入門到實戰(zhàn)視頻教程 ?

詳細(xì)講解Hadoop的背景發(fā)展過程，Hadoop是什么?Hadoop可以解決什么問題?Hadoop集群如何搭建?如何進行Hadoop框架上面的開發(fā)工作?Hadoop運行原理是什么?Hadoop HDFS框架結(jié)構(gòu)怎么樣的?HDFS運行原理是什么?MapReduce運行機理?HDFS shell操作、HDFS API操作、MapReduce案例剖析與API操作等進行了詳盡的剖析講解。

Hadoop案例實戰(zhàn)課程-20個經(jīng)典案例視頻教程 ?

輕松掌握MapReduce各種應(yīng)用場景的開發(fā)手段和優(yōu)化技巧，并能對MapReduce相關(guān)的所有源代碼進行深入了解，全面掌握MapReduce的運行原理和機制，幫助快速提升MapReduce開發(fā)能力。 ?

Hive從入門到實戰(zhàn) ?

講解Hive是什么，Hive的體系結(jié)構(gòu)，Hive和Hadoop的關(guān)系，Hive的元數(shù)據(jù)存儲、Hive的數(shù)據(jù)存儲、Hive和RDBMS的區(qū)別，Hive命令行語法，Hive表創(chuàng)建、刪除、更改，增加分區(qū)、刪除分析、加載數(shù)據(jù)到指定分區(qū)講解和案例操作，從文件加載到Hive表講解和案例操作、從查詢插入數(shù)據(jù)到Hive表講解和案例操作，Array、Map、Struct操作案例講解，查詢語句操作，已經(jīng)Hive UDF、UDTF、UDAF實戰(zhàn)開發(fā)，Hive優(yōu)化詳解。 ?

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大數(shù)據(jù)預(yù)處理階段 ?

大數(shù)據(jù)預(yù)處理階段需要抽取數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為方便處理的數(shù)據(jù)類型，對數(shù)據(jù)進行清洗和去噪，以提取有效的數(shù)據(jù)等操作。每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段不重視，不同*的數(shù)據(jù)格式、采集標(biāo)準(zhǔn)也非常不同，很多數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的可用性差，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，數(shù)據(jù)處理很不規(guī)范。 ?

數(shù)據(jù)采集工作牽涉的絕不僅僅是數(shù)據(jù)問題，它與*以及事業(yè)單位等的改革深刻關(guān)聯(lián)，勢必對基層人員的工作能力和責(zé)任感都提出更高的要求。數(shù)據(jù)的采集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關(guān)人員是復(fù)合型人才，既熟悉本單位業(yè)務(wù)和需求，具備相關(guān)專業(yè)知識和經(jīng)驗，同時又要了解大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠綜合運用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等多方面知識。面對大數(shù)據(jù)，如果不會分析，數(shù)據(jù)就只是數(shù)據(jù);如果錯誤分析，數(shù)據(jù)反而還會造成新的問題。 ?

教育、醫(yī)療、社會保障、環(huán)境保護等公共服務(wù)領(lǐng)域，由于技術(shù)難度相對小，而且推廣意義大，可以起到“四兩撥千斤”的作用，應(yīng)當(dāng)率先突破大數(shù)據(jù)的應(yīng)用障礙，**應(yīng)當(dāng)而且也可以在這一方面發(fā)揮更大的作用。 ?

科學(xué)規(guī)劃和合理配置網(wǎng)絡(luò)資源，加強信息化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。沒有信息化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，就談不上信息化，更談不上大數(shù)據(jù)。對我國來講，這一項工作只有以**為主，根據(jù)發(fā)展需求，科學(xué)規(guī)劃和合理配置網(wǎng)絡(luò)地址、網(wǎng)絡(luò)帶寬等網(wǎng)絡(luò)資源，并且鼓勵大數(shù)據(jù)企業(yè)參與網(wǎng)絡(luò)設(shè)施投資和電信服務(wù)運營。 ?

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數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧 ?

精心設(shè)計的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價值戰(zhàn)略指導(dǎo)。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數(shù)據(jù)的多維度透視視圖。 ?

需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報告工具，或用于構(gòu)建自定義報表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。 ?

本文將不會對這些個別工具如何進行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術(shù)，幫助您能打造可視化層。 ?

確保可視化層顯示的數(shù)據(jù)都是從*的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數(shù)據(jù)。 ?

這不僅*限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當(dāng)用戶在線查看在報告時還有助于避免性能卡頓問題。

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重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。 ?

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術(shù)。 ?

大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應(yīng)的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。 ?

盡量提前將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。 ?

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應(yīng)不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務(wù)模式都是針對不同場景設(shè)計的。 ?

同樣，一些工具可以進行增量數(shù)據(jù)同步。這*限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個可視化過程固化下來。 ?

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。 ?

大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復(fù)雜的布局可能會產(chǎn)生嚴(yán)重的性能影響。 ?

大數(shù)據(jù)增值應(yīng)用實現(xiàn)需要的核心技術(shù)

大數(shù)據(jù)服務(wù)首先要解決大數(shù)據(jù)的存儲與高并發(fā)運算需求。大數(shù)據(jù)的特征是高價值的海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)來源渠道眾多、適合于數(shù)據(jù)的挖掘和重組、支持高并發(fā)運算?；诖髷?shù)據(jù)的上述特征，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中式存儲和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)服務(wù)需求，需要采用新的存儲和數(shù)據(jù)庫技術(shù)。 ?

大數(shù)據(jù)服務(wù)宜采用分布式存儲以提高大數(shù)據(jù)的存儲擴展能力?？紤]到大數(shù)據(jù)硬件建設(shè)成本和便捷的擴展性，服務(wù)器應(yīng)采用價格低廉的普通PC服務(wù)器，每臺PC服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)連接，工作互相不受干擾，數(shù)據(jù)存儲到自身的硬盤上，當(dāng)需要擴展數(shù)據(jù)存儲時，直接在網(wǎng)絡(luò)中加入PC服務(wù)器即可。所有接入存儲網(wǎng)絡(luò)的PC服務(wù)器在分布式操作系統(tǒng)的控制下，自動保存數(shù)據(jù)的多個副本到不同的PC服務(wù)器，以提高數(shù)據(jù)的容錯性，可以在不同服務(wù)器之間直接拷貝和復(fù)制數(shù)據(jù)，保持各服務(wù)器的負(fù)載平衡。 ?

系統(tǒng)應(yīng)用分布式基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop技術(shù)，硬件可以基于普通PC 服務(wù)器，存儲基于服務(wù)器自帶的本地硬盤，操作系統(tǒng)采用Linux。上述基礎(chǔ)架構(gòu)擁有較高的存儲擴展能力和內(nèi)在的故障容錯能力以及數(shù)據(jù)保障機制，可以降低每TB數(shù)據(jù)的處理成本，為大數(shù)據(jù)處理提供技術(shù)和性價比支撐。數(shù)據(jù)庫采用Hbase，HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫。利用HBase和Hadoop技術(shù)，可在廉價PC 服務(wù)器上搭建大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群。 ?

大數(shù)據(jù)服務(wù)宜采用云計算以提高大數(shù)據(jù)的運算能力，運算能力包括檢索、數(shù)據(jù)挖掘、重組能力。由不同PC服務(wù)器組成的分布式存儲系統(tǒng)可以構(gòu)建云計算，利用PC服務(wù)器自身的運算能力，對自身存儲的數(shù)據(jù)進行運算，每臺PC服務(wù)器的運算結(jié)果匯總后，返回給數(shù)據(jù)請求者。 ?

利用Hadoop的MapReduce技術(shù)，可以控制多臺PC服務(wù)器完成數(shù)據(jù)的并發(fā)運算。例如，讀者在前端的一個檢索請求，會觸發(fā)MapReduce發(fā)起云計算，MapReduce將調(diào)用多臺PC服務(wù)器參與運算，然后將每臺服務(wù)器的運算結(jié)果匯總并返回給檢索系統(tǒng)。