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總算明白大數(shù)據(jù)怎樣學習

日期:2019-10-07 14:11:10     瀏覽:282    來源:天才領路者
核心提示:大數(shù)據(jù),是指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有譬如Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項目的,編程語言的,以下就大數(shù)據(jù)底層技術說下。

大數(shù)據(jù),是指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有譬如Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項目的,編程語言的,以下就大數(shù)據(jù)底層技術說下。有四方面,其實也代表了部分通用大數(shù)據(jù)底層技術:Z-Suite具有高性能的大數(shù)據(jù)分析能力,她完全摒棄了向上升級(Scale-Up),全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數(shù)據(jù)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)怎樣學習 ?

跨粒度計算(In-DatabaseComputing) ?

Z-Suite支持各種常見的匯總,還支持幾乎全部的專業(yè)統(tǒng)計函數(shù)。得益于跨粒度計算技術,Z-Suite數(shù)據(jù)分析引擎將找尋出*化的計算方案,繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數(shù)據(jù)存儲的地方直接計算,我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數(shù)據(jù)移動,降低了通訊負擔,保證了高性能數(shù)據(jù)分析。 ?

并行計算(MPP Computing) ?

Z-Suite是基于MPP架構的商業(yè)智能平臺,她能夠把計算分布到多個計算節(jié)點,再在指定節(jié)點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源,不管是服務器還是普通的PC,她對網絡條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數(shù)據(jù)平臺,Z-Suite能夠充分發(fā)揮各個節(jié)點的計算能力,輕松實現(xiàn)針對TB/PB級數(shù)據(jù)分析的秒級響應。

大數(shù)據(jù)怎樣學習

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列存儲 (Column-Based) ?

Z-Suite是列存儲的?;诹写鎯Φ臄?shù)據(jù)集市,不讀取無關數(shù)據(jù),能降低讀寫開銷,同時提高I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。另外,列存儲能夠更好地壓縮數(shù)據(jù),一般壓縮比在5 -10倍之間,這樣一來,數(shù)據(jù)占有空間降低到傳統(tǒng)存儲的1/5到1/10 。良好的數(shù)據(jù)壓縮技術,節(jié)省了存儲設備和內存的開銷,卻大大了提升計算性能。 ?

內存計算 ?

得益于列存儲技術和并行計算技術,Z-Suite能夠大大壓縮數(shù)據(jù),并同時利用多個節(jié)點的計算能力和內存容量。一般地,內存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算,CPU直接從內存而非磁盤上讀取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行計算。內存計算是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的一種加速,是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的關鍵應用技術。 ?

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大數(shù)據(jù)的發(fā)展史 ?

從技術上看,大數(shù)據(jù)[1]與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和/或虛擬化技術。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代[4]》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)的方法)大數(shù)據(jù)的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。 ?

早在1980年,著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。不過,大約從2009年開始,大數(shù)據(jù)才成為互聯(lián)網信息技術行業(yè)的流行詞匯。美國互聯(lián)網數(shù)據(jù)中心指出,互聯(lián)網上的數(shù)據(jù)每年將增長50%,每兩年便將翻一番,而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產生的。此外,數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網上發(fā)布的信息,全世界的工業(yè)設備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器,隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化,也產生了海量的數(shù)據(jù)信息。 ?

大數(shù)據(jù)的意義是由人類日益普及的網絡行為所伴生的,受到相關*、企業(yè)采集的,蘊含數(shù)據(jù)生產者真實意圖、喜好的,非傳統(tǒng)結構和意義的數(shù)據(jù) 。2013年5月10日,阿里巴巴集團董事局主席馬云在淘寶十周年晚會上,將卸任阿里集團CEO的職位,并在晚會上做卸任前的演講,馬云說,大家還沒搞清PC時代的時候,移動互聯(lián)網來了,還沒搞清移動互聯(lián)網的時候,大數(shù)據(jù)時代來了。 ?

從海量數(shù)據(jù)中提純出有用的信息,這對網絡架構和數(shù)據(jù)處理能力而言也是巨大的挑戰(zhàn)。在經歷了幾年的批判、質疑、討論、炒作之后,大數(shù)據(jù)終于迎來了屬于它的時代。2012年3月22日,奧巴馬*宣布投資2億美元拉動大數(shù)據(jù)相關產業(yè)發(fā)展,將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上升為*戰(zhàn)略。奧巴馬*甚至將大數(shù)據(jù)定義為未來的新石油。 ?

大數(shù)據(jù)時代已經來臨,它將在眾多領域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到,大數(shù)據(jù)的核心在于為客戶挖掘數(shù)據(jù)中蘊藏的價值,而不是軟硬件的堆砌。因此,針對不同領域的大數(shù)據(jù)應用模式、商業(yè)模式研究將是大數(shù)據(jù)產業(yè)健康發(fā)展的關鍵。我們相信,在*的統(tǒng)籌規(guī)劃與支持下,通過各地方*因地制宜制定大數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展策略,通過國內外IT龍頭企業(yè)以及眾多創(chuàng)新企業(yè)的積極參與,大數(shù)據(jù)產業(yè)未來發(fā)展前景十分廣闊。 ?

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以云計算為代表的技術創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。 ?

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學習Python的網絡編程 ?

在我們這個時代 ,相信大多數(shù)是離不開互聯(lián)網的,我們要學習網絡編程。一般了解一下三個方面就可以了。 ?

寫出基本的TCP連接,知道編寫TCP的各個步驟,例如創(chuàng)建socket、綁定port、端口復用等,對TCP稍微做了解,知道協(xié)議的每個字段,了解三次握手 ?

了解基本的服務器并發(fā)模型,例如多進程、多線程、IO復

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了解一些網絡庫例如twisted ?

Python高級進階(一):Web方向 ?

在我們學習完成之前的基礎知識之后,我們就要開始學習實戰(zhàn)項目了。我們可以使用Python編寫一個博客網站。通過網站的編程知識的學習。我們可以充分鞏固我們之前所學的文件操作,數(shù)據(jù)庫編程以及網絡編程。是學習提高的好方法。一般Django框架是學習Python Web編程的*框架。 ?

Python高級進階(二):人工智能方向 ?

Python在人工智能方向上的運用是非常廣泛的。深度學習是我們需要掌握的,我們可以學習谷歌的開源人工智能框架TensorFlow。以及Numpy這種工具可用來存儲和處理大型矩陣,是學習人工智能敲門磚。在掌握這些知識以后,我相信大家就可以根據(jù)自己的實際情況來進入深入學習了。 ?

大數(shù)據(jù)的可視化分析

進行大數(shù)據(jù)分析,雖說各個行業(yè)都不一定相同,但是基本思路都是一樣的,分析的對象有:市場,用戶,渠道,效果,這幾大類,如果有條件還可以進行分支拓展。 ?

對市場/行業(yè)進行大數(shù)據(jù)收集,分析:比如說,數(shù)據(jù)收集的方向,可以從大方向以及小方向進行,大的方向可以從政治,經濟,社會,技術這幾個入手,小方向可以從產品分析。 ?

對于用戶的調查,可以開展用戶畫像,數(shù)據(jù)內容包括:身份,行為,居住,交際圈等,往小了分,還有可以分為年齡,性別,學歷,消費情況,興趣愛好,在哪些圈子等等.... ?

對產品進行數(shù)據(jù)分析,可以從人群——市場——渠道——產品,這四個輪回,通過人群,可以得到市場,通過渠道可以得到人群,通過人群又可以得到產品的使用情況。 ?

要進行大數(shù)據(jù)分析,光有上面還是不夠的,還需要進行一個營銷效果的分析,分析的方向,包括用戶的行為,渠道的流量變化,以及一個最終的成本收益,投資回報率等。 ?

根據(jù)對營銷效果的分析,從而可以分析出不同渠道的一個流量以及收益情況,從中就可以篩選出渠道的優(yōu)勢以及劣勢,再集中匯集跟分析報告,這樣就可以定出方案了。

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