大数据可视化及问题详解

大数据可视化及问题详解
大数据可视化及问题详解

第三章数据可视化

1. 选择题

1)运行命令

x=[1 2 3;4 5 6];

y=x+x*i;

Plot(y)

则在图形窗口中绘制 A 条曲线。

A. 3

B. 2

C. 6

D. 4

2)运行命令

x=[1 2 3;4 5 6];

Plot(x,x,x,2*x)

则在图形窗口中绘制 B 条曲线。

A. 4

B. 6

C. 3

D. 5

3)subplot(2,1,1)是指 A 的子图。

A. 两行一列的上图

B. 两行一列的下图

C. 两列一行的上图

D. 两列一行的下图

4)运行命令figure(3),则执行 D 。

A. 打开三个图形窗口

B. 打开一个图形窗口

C. 打开图形文件名为3.fig

D. 打开图形文件名为figure3.fig

5)运行命令

x=0:0.1:2*pi;

y=sin(x);

Plot(x,y)

则如果要使正弦曲线充满坐标轴,则以下命令 A 不能使用。

A. Axis image

B. Axis(0,2*pi,-1,1)

C. Axis fill

D. Axis tight

6)如果要显示向量中各元素占和的百分比,则使用 B 命令绘图。

A. Hist

B. Pie

C. Bar

D. stairs

7)极坐标图是使用 B 来绘制的。

A. 原点和半径

B. 相角和距离

C. 纵横坐标

D. 实部和虚部

8)meshc函数是 D 。

A. 绘制三维曲线图

B. 绘制三维网线图并添加平行与z轴的边框线

C. 绘制三维表面图

D. 绘制三维网线图并添加等高线

9)三维图形中默认的视角是 C 。

A. 方位角0,俯仰角90

B. 方位角90,俯仰角0

C. 方位角37.5,俯仰角30

D. 方位角0,俯仰角180

10)二维图形中的colorbar命令运行后,颜色条显示 D 。

A. 无色

B. 黑色

C. 白色

D. 有颜色但无意义

2. 在0~10的坐标围绘制三条曲线:一条水平线,一条垂直线、一条对角线。

3. 绘制一条半径为2的园,要求在图形中显示的是圆形。

4. 绘制函数y=5tsin(2πt)的图形,t的围是0~2。

5. 在同一个图形窗口绘制曲线y1=sin(t),t的围是0~2π,y2=sin(2t),t的围是π~4π;要求y1曲线为黑色点划线,y2为红色虚线圆圈,使用鼠标将文字标注添加到两条曲线上。

6. 在同一个图形窗口分别绘制y1=x,y2=x2,y3=e-x三条曲线,x的围是-2~6,要求整个图形添加上标题、给横坐标加上标注,图的右上角标注三条曲线的图例,使用文字“x=1”表明(1,0)点,并在x=1处绘制一条[-2,10]的垂线。

7. 已知某班10个同学成绩分别为65,98,68,75,88,78,82,94,85,56,分别统计并绘出60分以下、60~70、70~80、80~90、90~100分数段的人数图;并使用饼形图显示各段人数所占的百分比。

8. 已知某班5个同学三次成绩为

6578869369

7585929570

7280799272

??

?

?

?

??

使用柱壮图和阶梯图显示

每个同学成绩的变化。

9. 绘制y=sin(2x)曲线,选择合适的围,使出现3个完整的正弦曲线;并添加文字和箭头标注你认为需要说明的问题(如哪是一个周期等),将图形保存为.bmp 和.jpg格式,使得图象可以在其它软件中修改。

10. 绘制22

+

z x y

图形和其他2个不同的你认为合适的代表图。

大数据综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/a6269513.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/a6269513.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京),北京 收稿日期:2018年10月1日;录用日期:2018年10月11日;发布日期:2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术,受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据,本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性,处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述,可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展,IT规模也越来越庞大而复杂,为保障IT 系统的正常运行,针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设,关注各类管理对象的数据采集、异常报警,并取得了良好的监控效果。在建设过程中,比较缺乏从统一可视化的角度,整合监控数据,构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升,充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题: ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图,各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容,缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力,对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角,各个系统采用独立监控的方式,无法从应用 端到端管理的角度,实现跨系统的监控分析和可视化管理,在出现应用系统运行出现故障时,无法快速定位到发生故障的根源应用系统,同时,在一个应用系统监控报警时,无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低,当应用系统出现故障时,无法快 速定位是应用本身问题,还是所支撑的IT组件问题。同时,在系统层面出现故障时,无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节,当系统层出现故障时,无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时,当物理设备出现故障时,无法判断其所影响的系统平台范围。 因此,在统一可视化监控平台的建设过程中,会着力从“平台整合,组织结合,用户友好”的角度出发,借鉴先进数据中心可视化监

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

大数据的技术路线

大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢?需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线,让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop:常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark:常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm:常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS:Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase:是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于

非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive:hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka:是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis:redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容,还需要具备以下的数学基础: 1.线性代数; 2.概率与信息论; 3.数值计算 大数据技术书籍推荐

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设 解 决 方 案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

证券行业大数据可视化平台建设方案

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展,传统证券业也逐步走向市场化和网络化,行业在快速变化中也面临着激烈的竞争,一方面国家监管层面逐步放开管制,加强监督,鼓励创新。另一方面,证券行业内部各公司也在不断的与时俱进,从经纪、资管业务的网络化,到证券版银联的发展,再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位,需要在满足监管层合规审计的要求下,以客户为中心,对内深化运营和服务,提高现有客户体验和单客户价值;对外实时了解市场和上市企业等信息,加强跨界合作,对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下,数据成为券商提供内外竞争力的关键,只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为,媒体偏好,社交内容的信息数据,才能更好的了解客户,做好营销和服务,并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来? 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统,例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时,在各个业务中又存在各种角色,如用户,上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据,这些数据产生的不但数量大,类型多,速度快,而且可能会存在各个系统的不一致。

同时,在互联网高速发展的今天,和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据,例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等,上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响,例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢,是根据最终的业务场景来决定,还是将所有能获取的数据全部纳入,深入挖掘,以数据说话呢? 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解,制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准,以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入,尽量保证原始数据完整性,整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理? 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务,涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹,对这些数据进行拉通和分析,可以掌握用户在该券商所处的生命周期,从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

资源大数据采集技术方案要点

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道,站点遍布全球的巨大信息服务网,为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代,信息是一种重要的资源,它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展,使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展,伴随着大量信息的产生,如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此,在当今高度信息化的社会里,信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法,依据用户兴趣,自动搜取网上特定种类的信息,去除无关数据和垃圾数据,筛选虚假数据和迟滞数据,过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主,涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据,通常的做法是人工浏览网站,查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力,而且在查找的过程中可能还会遗漏,数据转移的过程中会出错。针对这种情况,在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的

资源大数据采集技术方案要点

资源数据采集技术方案 公司名称

2011年7月 二O一一年七月 目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道,站点遍布全球的巨大信息服务网,为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代,信息是一种重要的资源,它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展,使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展,伴随着大量信息的产生,如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此,在当今高度信息化的社会里,信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可

以通过一系列方法,依据用户兴趣,自动搜取网上特定种类的信息,去除无关数据和垃圾数据,筛选虚假数据和迟滞数据,过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主,涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据,通常的做法是人工浏览网站,查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力,而且在查找的过程中可能还会遗漏,数据转移的过程中会出错。针对这种情况,在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。因此,在进行项目建设的过程中,应该遵循以下原则: 可扩充性 根据实际的要求,系统可被方便地载减和灵活的扩展,使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展,而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展,比如说你需要增加一些新的功能,你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织,然后直接扔到运行时环境下,这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。

【八斗学院】2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图

2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图 来源:八斗学院 Hadoop发展到今天家族产品已经非常丰富,能够满足不同场景的大数据处理需求。作为目前主流的大数据处理技术,市场上很多公司的大数据业务都是基于Hadoop开展,而且对很多场景已经具有非常成熟的解决方案。 作为开发人员掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术,就是进入大数据领域的必经之路。 下面详细介绍一下,学习Hadoop开发技术的路线图。 Hadoop本身是用java开发的,所以对java的支持性非常好,但也可以使用其他语言。 下面的技术路线侧重数据挖掘方向,因为Python开发效率较高所以我们使用Python来进行任务。 因为Hadoop是运行在Linux系统上的,所以还需要掌握Linux的知识。 第一阶段:Hadoop生态架构技术 1、语言基础 Java:掌握javase知识,多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以,不需要深入掌握。 Linux:系统安装(命令行界面和图形界面)、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。 Python:基础语法,数据结构,函数,条件判断,循环等基础知识。 2、环境准备 这里介绍在windows电脑搭建完全分布式,1主2从。 VMware虚拟机、Linux系统(Centos6.5)、Hadoop安装包,这里准备好Hadoop 完全分布式集群环境。

3、MapReduce MapReduce分布式离线计算框架,是Hadoop核心编程模型。主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低。 4、HDFS1.0/2.0 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。 5、Yarn(Hadoop2.0) 前期了解即可,Yarn是一个资源调度平台,主要负责给任务分配资源。Yarn是一个公共的资源调度平台,所有满足条件的框架都可以使用Yarn来进行资源调度。 6、Hive Hive是一个数据仓库,所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql,非常类似于Mysql数据库的Sql。其实Hive在执行Hql,底层在执行的时候还是执行的MapRedce程序。 7、Spark Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其是基于内存的迭代式计算。Spark 保留了MapReduce 的优点,而且在时效性上有了很大提高。 8、Spark Streaming Spark Streaming是实时处理框架,数据是一批一批的处理。 9、Spark Hive 基于Spark的快速Sql检索。Spark作为Hive的计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算,可以提高Hive查询的性能。 10、Storm Storm是一个实时计算框架,和MR的区别就是,MR是对离线的海量数据进行处理,而Storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。 11、Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础,它是集群的管理者。监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。 最终,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户

(完整版)大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统,与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合,兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析,再到屠宰车间内生产数据汇总呈现,最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现,为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链,包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息;第二层面是食品加工厂,包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息;第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息;第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台,对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理,最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设,累计了很多企业信息系统,但这些系统比较独立,形成信

息孤岛,无法发挥数据的价值,更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑,要提升企业的运营管理效率,发挥数据价值,更好的为企业决策提供辅助支持,需要解决目前存在的以下主要问题: 1.建立的各个信息化子系统是相互独立,数据格式互不兼容。因此,每一个子系统都保 存了大量的相关数据,多个子系统无法互通互联,海量的数据更无法整合,无法实现统一的数据分析和处理,从而大大限制了这些数据的应用范围,造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性,人机界面各不相同,无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面,人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达,以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展,使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 (如智能手机,平板电脑等),大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端,并最佳化的呈现给运营管理人员,从而实现无处不在的实时信息感知,是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述,食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案,能够有效整合现有各个数据子系统,将所有子系统中的数据统一融合和分析,深入萃取每个数据中蕴含的信息,并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前,使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态,快速做出最佳应对决策,最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统,全面整合已有数据子系统,实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心,以满足日常生产运行监控和运维管理;同时将运营管理-职能系统全面纳入,最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队,结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率,树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划,分步实施,避免重复投入,所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营,对本项目生产运营平台(系统)的智慧化

大数据即服务DaaS以及大大数据

大数据技术发展态势跟踪 ——关于大数据的几个重要观点和产业技术路线发展 2014-8-14 11:50:31 文章来源:科技发展研究杂志 大数据(Big Data),普遍认为是指在特定行业中,超出常规处理能力、实时生成、类型多样化的数据集合体,具有海量(Volume)、快速(Velocity)、多样(Variety)和价值(Value)的4V 特征。 最早提出大数据特征的是2001 年麦塔集团(后被Gartner 公司收购)分析师道格?莱尼(Douglas Laney)发布的《3D 数据管理:控制数据容量、处理速度及数据种类》(3D Data Management: ControllingData Volume, Velocity and Variety),提出了4V 特征中的3V。最早提出词汇“Big Data”的是2011 年麦肯锡全球研究院发布的《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后,经Gartner 技术炒作曲线和2012 年维克托?舍恩伯格《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》的宣传推广,大数据概念开始风靡全球。 一、关于大数据的几个重要观点 大数据发展至今,伴随着很多争议。有人称之为“新瓶装旧酒”,也有人认为大数据的机遇被过于夸大,企业就是在这种怀疑和忐忑中抓紧推进大数据应用。客观上看,大数据在研究式、企业战略层面具有变革的潜力,但不宜过于强调其新颖性,不应同过去的数据学科领域割裂开来;21 世纪以来,大数据技术发生了革命性突破,主要体现在对3V 特性的“适应”和“运用”上,目前受益最大的是云计算产业,对其他产业和社会发展的变革作用尚未落地。 有如下几个重要判断和观点: 1、大数据的核心思想本质是数据挖掘。数据挖掘(Data Mining)借助计算机从海量数据中发现隐含的知识和规律,是一门融合了计算机、统计等领域知识的交叉学科,其核心的人工智能、机器学习、模式识别等理论在上世纪90 时代推行知识管理时已有显著进展。从本质上看,大数据带来的“思维大变革”以及一些数据驱动类的商业智能(Business Intelligence)模式创新,都是数据挖掘理论的延伸,表达为“数据挖掘相对于数理统计带来的思维变革”或许更加准确。比如,因果关系是数理统计中的重要容,基于完善的数学理论,代表是回归模型;而相关关系是数据挖掘中的重要容,基于强大的机器运算能力,代表是神经网络、决策树算法,这使得人们不需要了解背后复杂的因果逻辑也可以获得良好的分析和预测结果。从某种程度上说,必须感谢大数据的宣传者,正是这样的热炒才让数据挖掘这样一门小众却极具价值的科学展现在大众眼前,起到了很好的科普作用。 2、突破主要来自技术上的“能力拓展”。表现在对多样(Variety)、海量(Volume)、快速(Velocity)特征的“适应”和“运用”上:一是存储数据从结构化向半结构化、非结构化拓展,如基于Web 异构环境下的网页、文档、报表、多媒体等,导致了一批基于非结构化数据的专有挖掘算法的产生和发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展,关系型数据库是以行和列的形式组织起来的结构化数据表,如Excel 表格,缺点在于存储容量小、数据扩展性和多样性差,而新的非关系型、分布式数据库可以弥补上述不足。三是数据处理从静态向实时交互拓展,新的大规模分布式并行数据处理技术能够实时处理社交媒体和物联网应用产生的大量交互数据,有效应对多样(Variety)和海量(Volume)带来的复

方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线

方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线

目录 1. 海量数据存储技术 (3) 2. 实时数据处理技术 (6) (1)任务拓扑 (6) (2)作业级容错机制 (7) (3)总体架构 (8) 3. 数据仓库技术 (10) 4. 人工智能技术 (11)

1. 海量数据存储技术 在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中,引入网络,就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性,例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统(NFS)虽然也称为分布式文件系统,但是其存在一些限制,由于NFS中文件存储在单机上,无法提供可靠性保证,当很多客户端同时访问NFS Server时,很容易造成服务器压力,造成性能瓶颈;另外如果要对NFS中的文件中进行操作,需要首先同步到本地,这些修改在同步到服务端之前,其他客户端是不可见的。HDFS,是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称,是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成,甚至可以通过Web协议(webhsfs)来操作。HDFS的文件分布在集群机器上,同时提供副本进行容错及可靠性保证。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,一个文件其实被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。 2、功能模块

大数据可视化管理平台建设综合解决方案

大数据平台项目大数据可视化平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6) 第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施,完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源,支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍,建立大数据分析能力 (2)

3.4.1、发现数据质量问题,推动大数据治理工作的开展,建立数据质量检核系统.. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统,推动数据标准的建立,统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架,优化我行数据架构,建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (6) 3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6) 3.5.2.3.1、工作内容 (6) 3.5.2.3.2、工作依据 (6) 3.5.2.3.3、工作重点 (6) 3.6、预期建设效益 (6) 3.6.1、实现数据共享 (6) 3.6.2、加强业务合作 (7) 3.6.3、促进业务创新 (7) 3.6.4、提升建设效率 (7) 3.6.5、改善数据质量 (7) 第4章银行大数据建设总体规划 0 4.1、功能需求 0 4.1.1、个人和企业画像 0

活动方案之大数据建设方案

大数据建设方案 【篇一:物联网大数据平台建设方案】 物联网大数据平台 建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模 式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技 术为核心的“新it”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经 济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数 据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数 据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经 济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数 字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业 规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业” 还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,rfid产业规模190亿元,m2m终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关 村已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、 珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之 间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从 哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企 业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户 资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基 础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。 第二类是传统it企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。

大大数据管理系统之大大数据可视化设计.doc

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级:大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标

准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理,从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键,因而获得客户的高度重视与高频度使用。 激烈的市场竞争下,通过对金融机构业务数据的汇总与整理实现

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