Data - 大数据分析学习之路

【Data - 大数据分析学习之路】的更多相关文章

Data - 大数据分析学习之路

一.大数据分析的五个基本方面可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值. 另外一个方…

大数据学习之路------借助HDP SANDBOX开始学习

一开始... 一开始知道大数据这个概念的时候,只是感觉很高大上,引起了我的兴趣.当时也不知道,这个东西是做什么的,有什么用,当然现在看来也是很模糊的样子,但是的确比一开始强了不少. 所以学习的过程可能会很艰辛甚至有时候会很缓慢,但是感觉这东西未来会很有用途,最初了解大数据是从<大数据时代>这本书开始的,里面的很多概念和预测让我觉得很神奇. 但是渐渐生活中的一些事物被印证,我渐渐接受了这本书的内容,我觉得这本书还是值得一看的. 在国内这个技术似乎是比较新颖的,做的人似乎不是很多,正因为如此,资料…

大数据学习之路之Hadoop

Hadoop介绍一.简介 Hadoop是一个开源的分布式计算平台,用于存储大数据,并使用MapReduce来处理.Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理.两个核心: HDFS:Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),具有高容错性和伸缩性,使用java开发 MapReduce:Google MapReduce的开源实现,分布式编程模型使用户更方便的开发并行应用使用Hadoop可以轻松的组织计算机资源,从而搭建…

Data - 大数据生态圈

本文内容来自网络,对原文内容和格式做了细微调整,并配图以便阅读理解. 如想查看初始信息,请点击原文. 00 引言大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的. 可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合. 可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 01 - HDFS(Hadoop Distributed Fil…

大数据学习之路又之从小白到用sqoop导出数据

写这篇文章的目的是总结自己学习大数据的经验,以为自己走了很多弯路,从迷茫到清晰,真的花费了很多时间,希望这篇文章能帮助到后面学习的人. 一.配置思路安装linux虚拟机--->创建三台虚拟机--->配置Hadoop环境--->配置zookeeper--->配置HBase--->配置mysql--->配置hive--->配置sqoop 上面的过程只是简要的,中间还有一些小的配置过程,我没有写出,后面详细的配置过程中会提到. 二.详细配置过程 1.安装linux虚拟…

大数据学习之路（1）Hadoop生态体系结构

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. Hadoop1.x的生态系统: Hadoop2.x引入YARN: HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序…

大数据学习之路之HBASE

Hadoop之HBASE 一.HBASE简介 HBase是一个开源的.分布式的,多版本的,面向列的,半结构化的NoSql数据库,提供高性能的随机读写结构化数据的能力.它可以直接使用本地文件系统,也可以使用Hadoop的HDFS文件存储系统.不过,为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大数据的能力,使用HDFS作为文件存储系统才更为稳妥. HBase存储的数据从逻辑上来看就像一张很大的表,并且它的数据列可以根据需要动态地增加.除此之外,每个单元(cell,由行和列所确定的位置)…