中国移动hadoop数据挖掘平台介绍
Hadoop概述
Hadoop概述⼀、Hadoop概述Hadoop实现了⼀个分布式⽂件系统，简称HDFS。
Hadoop在数据提取、变形和加载（ETL）⽅⾯有着天然的优势。
Hadoop的HDFS实现了⽂件的⼤批量存储，Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，将碎⽚任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库⾥。
Hadoop的ETL可批量操作数据，使处理结果直接⾛向存储。
Hadoop有以下特点：1、⾼可靠性。
因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个⼯作数据副本，能够确保针对失败的节点重新分布处理。
2、⾼扩展性。
Hadoop是在可⽤的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可⽅便的扩展到数以千计的节点中。
3、⾼效性。
它以并⾏的⽅式⼯作，能够在节点之间动态移动数据，并保证各个节点动态平衡，因此处理速度⾮常快。
4、⾼容错性。
Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，能够⾃动将失败的任务重新分配。
5、可伸缩性。
Hadoop能够处理PB级数据。
6、低成本。
Hadoop是开源的，项⽬软件成本⼤⼤降低。
Hadoop的组成：1、最底部的是HDFS（Hadoop Distribute File System），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的⽂件，是数据存储的主要载体。
它由Namenode和DataNode组成。
2、HDFS的上⼀层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。
它通过MapReduce过程实现了对数据的处理。
3、Yarn实现了任务分配和集群资源管理的任务。
它由ResourceManager、nodeManager和ApplicationMaster组成。
Hadoop由以上三个部分组成，下⾯我们就这三个组成部分详细介绍：1、HDFSHadoop HDFS 的架构是基于⼀组特定的节点构建的，（1）名称节点（NameNode仅⼀个）负责管理⽂件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
大数据时代下基于Hadoop平台的数据挖掘实现
大数据时代下基于Hadoop平台的数据挖掘实现随着计算机技术的不断发展，互联网产生了海量的数据，这些数据包含着丰富的信息，可以帮助企业、政府等机构做出更准确的决策。
但是，如何从这些海量的数据中挖掘出有用的信息，却成为了一个巨大的问题。
这时，数据挖掘技术应运而生，基于Hadoop平台的数据挖掘实现也成为了当前最热门的技术之一。
一、什么是HadoopHadoop是Apache基金会下的一个开源框架，被广泛运用于海量数据的处理与分析中。
Hadoop的核心部分包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个部分。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，可以将海量的数据存储在不同的机器中，实现数据的高可靠性和高可用性；而MapReduce则是Hadoop的分布式计算框架，能够在海量数据中执行并行计算，当然，也包括数据挖掘。
二、Hadoop在数据挖掘中的应用数据挖掘是一种从大量数据中抽取隐含式、未知式、有用的模式和信息的技术。
在过去的几十年中，数据挖掘已经在各个领域都得到了广泛的应用，比如：商业领域的市场分析、推荐系统、客户挖掘等；医疗领域的疾病预测、药物研发等；社会领域的舆情分析、犯罪预测等。
如何在这些领域高效地应用数据挖掘技术，成为了亟待解决的问题。
相对于传统的数据挖掘技术，Hadoop的优势在于其擅长处理大规模数据。
Hadoop的分布式计算能力使得数据挖掘可以并行化地执行，而且可以横向扩展，解决了大规模数据处理的难题。
而且，Hadoop的开源性质使得它的成本相对较低，可以为中小企业和学术界提供更多的机会与资源。
三、Hadoop平台下实现数据挖掘的一般步骤在Hadoop平台下进行数据挖掘，一般分为以下四个步骤：1. 数据采集：Hadoop的海量数据处理优势得益于其可以在服务器端分散地存储数据。
所以，在开始进行数据挖掘之前，我们需要将需要挖掘的数据都收集起来，封装成Hadoop可以识别的格式，比如CSV格式等。
hadoop使用场景
hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。
它的出现解决了传统计算机无法处理大规模数据的问题，因此被广泛应用于各种场景。
以下是Hadoop的一些使用场景：1. 大数据存储Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储大规模数据集，并在集群中进行数据备份和恢复。
它的数据可靠性和可扩展性是传统文件系统无法比拟的。
因此，许多大型企业和组织都将Hadoop用于大数据存储。
2. 数据处理和分析Hadoop的MapReduce框架使得分布式计算变得简单和高效。
它可以在集群中并行执行任务，处理大规模数据集。
许多企业使用Hadoop来处理和分析数据，以便发现数据中的模式和趋势，作出更好的业务决策。
3. 数据挖掘和机器学习Hadoop的机器学习库Mahout可以帮助企业在大规模数据集上训练机器学习模型。
许多企业使用Hadoop来分析客户行为、识别欺诈或评估风险等。
Mahout还可以用于推荐系统、分类和聚类等任务。
4. 日志分析许多企业使用Hadoop来分析日志，以便了解产品的使用情况、识别系统故障或发现安全问题。
Hadoop可以帮助企业处理大量的日志数据，从中提取有价值的信息。
5. 图像和音频处理Hadoop可以用于处理图像和音频数据。
许多企业使用Hadoop来分析图像和音频数据，以便识别图像中的物体、提取音频中的声音特征等。
这些信息可以用于图像搜索、音频识别等应用。
总结Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。
它被广泛应用于各种场景，包括大数据存储、数据处理和分析、数据挖掘和机器学习、日志分析、图像和音频处理等。
随着大数据的不断增长，Hadoop的使用场景会越来越多，对企业的业务决策和发展有着重要的意义。
基于Hadoop平台的大数据处理与分析
基于Hadoop平台的大数据处理与分析随着互联网时代的到来，数据量呈现出惊人的增长，从几十GB增长到百TB、千TB、万TB甚至十万TB，这也是“大数据”这一概念被提出的原因之一。
而如何快速地处理和分析这海量的数据，成为企业、政府、学术方面共同关注的问题。
在此背景下，基于Hadoop平台的大数据处理与分析技术因其方便性、高性能、可扩展性、成本优势等特点，愈发受到人们的青睐和追捧。
一、Hadoop平台简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache软件基金会进行开发、维护和管理。
该平台主要由两个核心模块组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，它们合起来为大规模数据处理及存储提供了一套完整的解决方案。
在如今的大数据处理领域，Hadoop已经成为了业内最流行的平台之一。
二、Hadoop的优势1. 处理及存储能力强大：Hadoop能够支持PB级别的数据存储和处理，它能够轻松地处理超过10万个节点集群，并具有快速的储存和处理速度，这种能力是传统计算机技术所无法比拟的。
2. 灵活可扩展性：Hadoop基于“单节点不死亡”的原则，如果某台服务器出现故障，系统会自动将任务转移到其他正常的服务器上进行处理，因此它可以轻松地实现集群扩容或者缩容，这种优势是传统计算机系统所无法比拟的。
3. 易于安装和部署：Hadoop的安装和部署相对容易，它可以在各种操作系统上运行，并且可以与各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库等）无缝连接。
4. 易于使用的API：为了方便开发人员使用该平台进行大数据处理与分析，Hadoop提供了丰富而易于使用的API，因此开发人员可以快速轻松地处理和分析大规模数据。
三、Hadoop的应用场景1. 搜索引擎：搜索引擎是大数据处理中应用最为广泛的领域之一，Hadoop可以轻松处理百亿级别的数据量，对数据进行分析，并生成各种类型的搜索结果，帮助公司或组织更好地利用这些数据。
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究近年来，大数据技术和应用逐渐成为了科技领域中的重点内容之一。
如何使用大数据技术进行有效的数据分析和应用，成为了各种企业和组织所需面临的一个重要问题。
对于这个问题，由于Hadoop平台在大数据领域中的重要作用，应用Hadoop进行大数据分析和应用成为了越来越多人的首选方案。
一、 Hadoop平台的简介Hadoop平台是一个开源的框架，适合分布式存储和处理大规模数据。
Hadoop 平台的名字起源于创始人Doug Cutting的儿子的玩具大象，这个大象还成为了Hadoop的吉祥物。
Hadoop主要包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统HDFS 和MapReduce计算框架。
HDFS是一个分布式的文件系统，它设计用来处理大规模数据并且能够提供高可靠性和高性能的文件系统。
MapReduce是一个分布式计算框架，它由Google的MapReduce思想演化而来。
MapReduce处理大规模数据并行化，使得任务能够在多个计算机集群上并行执行。
二、 Hadoop平台在大数据分析中的应用在大数据分析领域，Hadoop平台具有以下特点：1) 可扩展性。
Hadoop平台能够自动缩放，使得计算变得动态伸缩。
对于新数据和更大的数据集，Hadoop平台能够实现无缝的扩展。
2) 可靠性。
Hadoop平台提供了数据冗余机制，允许存储多个副本。
因此当硬件失败时，数据不会丢失，因为备份数据会被自动提供。
3) 操作简单。
Hadoop平台有很多操作工具，如Hadoop命令行界面和基于Web 的用户界面。
并且因为有许多开发人员在使用Hadoop平台，所以开发社区很大，有大量的资料和教程。
基于Hadoop平台的大数据分析应用包括：1) 日志和网站访问分析。
Hadoop平台可以使用它的数据处理功能来对日志和网站访问数据进行处理和分析。
通过这个分析应用，企业可以更好地了解客户的行为模式，进行更准确的市场营销。
hadoop使用场景
hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，在大数据处理领域有着广泛的应用。
它的设计初衷是为了能够高效地处理大规模数据集，同时具有高容错性和可扩展性。
下面我们将详细介绍Hadoop的几个常见使用场景。
1. 数据存储和处理Hadoop最为常见的使用场景就是用于存储和处理海量的数据。
其分布式文件系统HDFS能够将数据分散存储在多台服务器上，并通过MapReduce编程模型实现数据的并行处理。
这使得Hadoop能够处理PB级别甚至更大规模的数据集，适用于各种类型的数据分析任务。
2. 日志分析在大型互联网公司中，每天都会产生海量的日志数据，包括用户访问记录、系统运行日志等。
Hadoop可以被用来对这些日志数据进行实时分析、监控和报告生成。
通过Hadoop的批处理能力，可以快速地对大量日志数据进行处理，提取有价值的信息，帮助企业做出合理的决策。
3. 搜索引擎搜索引擎需要处理大量的网页数据，并为用户提供快速准确的搜索结果。
Hadoop可以被用来构建搜索引擎的索引，通过分布式计算和并行处理来提高搜索效率。
同时，Hadoop还可以用于分布式爬虫程序的设计，帮助搜索引擎实时地获取最新的网页数据。
4. 机器学习在人工智能领域，机器学习是一个重要的研究方向，需要大量的数据来训练模型。
Hadoop提供了分布式计算的能力，可以加速机器学习算法的训练过程。
通过Hadoop可以快速处理海量的数据集，为机器学习模型提供更准确的训练数据，提高模型的准确度和泛化能力。
5. 实时数据分析除了批处理任务，Hadoop还可以支持实时数据分析。
通过与流处理框架如Apache Storm或Apache Flink的结合，Hadoop可以实现实时数据的处理和分析，帮助企业迅速响应市场变化，及时调整业务策略。
总结Hadoop作为一个强大的大数据处理工具，在各个领域都有着广泛的应用场景。
无论是数据存储和处理、日志分析、搜索引擎、机器学习还是实时数据分析，Hadoop都能够发挥其强大的计算能力和扩展性，帮助企业更好地利用和管理海量数据。
基于云计算的数据挖掘之综述研究
基于云计算的数据挖掘之综述研究【摘要】本文针对现下一种新兴的云计算技术，分析当前数据挖掘遇到的问题以及云计算的优势，基于云计算进行海量数据挖掘成为一种解决传统集中式数据挖掘不适应海量数据不断增长的高效、可信方法。
本文先对云计算进行简单介绍，然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析，最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。
【关键词】云计算；数据挖掘；研究The Summry of Data Mining Research Based Cloud ComputingGUAN Wen-bo1 LI Lei2（1.School of Software Engineering，Tongji University，Shanghai，200092，China；2.School of Software Nanyang Institute of Technology，Nanyang Henan，473000，China）【Abstract】In this paper，holds many lessons for an emerging cloud computing technology to analyze the current data mining problems encountered and the advantages of cloud computing，cloud-based computing for massive data mining to become a solution to the traditional centralized data mining suited to the growing amounts of data efficiently，credible way. This article first briefly introduces the cloud，and the cloud-based data mining applications described and analyzed in detail，and finally introduces cloud-based data mining applications Platform.【Key words】Cloud computing；Data mining；Research0 前言云计算的概念可以追溯到上个世纪Sun和Oracle提出的“网络就是计算机”。
云计算开源先锋Hadoop——第四届Hadoop中国云计算大会纪实
方面 说 明云计 算正 处于 热 烈发展 的 时
期 ， 另 一 方 面 也 说 明 Ｈ ｄ ｏ 是 一 个 开 ａ ｏｐ 源 的体 系 ，是 一 个 人 民 战争 的思 路 ，得 到 了很 多人 的 参 与 和 贡献 。
海 数 处ｔ！， ｌ＇ 机遇 挑 战 ｌｌ ｌ Ｐ ｊ ｊ －
是 如何 存储 、组 织和索 引数据 的呢？ 又
应 该 怎 样 搜 索和 访 问 有 价 值 的 数 据 呢 ？
程 学旗 表 示这样 大 的规 模处理 也 带来
了巨大的挑战。
大规模数据处理算法的挑战
程 学 旗 认 为 Ｗ ｅ 规 模 的 增 长 对 数 ｂ
据处理算法带来了极大的挑 战。他认 为
Ｈａｄ ｏｏＰ存 在 的
挑 战
程 学 旗 认 为 类、检测等 ，数据算法也有很多 ，但是 Ｈ ｄ ｏ 技 术 目 前 还 是 不 够 成 熟 ，主 要 ａｏｐ
这 些 算 法 能否 使 用 通 用 的 机 制 对 性 能 进 表现在三个方面：第一，在数 据存储方
行质 的改 进？ 这是一个 非常大 的挑 战 。
ｔ ｅ Ｆｕ ｕｒ ｆ Ｉｔ ｎｅ ａ ｅ Ｃｌ ｄ ｈ ｔ ｅ ｏ ｎ ｅｒ ｔＳｃ ｌ ｏｕ
些算法的理论可能很好 ，但是在 实践 中
大 会 由 中 科 院 计 算 所 副 研 究 员 Ｃｏ ｍｐ ｔｎ ｕ ｉ ｇ” ， 他 提 到 Ｈａ ｏ ｐ ｄ ｏ 是 未 必 能够 发挥 出作 用 。现 在 对 数 据 进 行
查 礼 主 持 ， 中科 院 计 算 所 常 务 副 所 长 Ｍ ａ Ｒｅ ｕ ｅ 最 佳 实 现 ， 与 传 统 的 分析 的方 法包 括 密度 估计 、分 析 、分 Ｐ ｄ ｃ的
利用Hadoop平台实现大数据存储与处理
利用Hadoop平台实现大数据存储与处理随着信息化时代的不断发展，数据量的增长已经呈现出指数级的趋势。
如何高效地存储和处理这些海量数据已经成为各个领域必须面对的问题。
而Hadoop作为当前最为主流的分布式计算技术，已经成为了大数据存储和处理的标准之一。
本文将介绍Hadoop平台的背景、架构以及如何实现大数据存储和处理。
一、Hadoop的背景和发展Hadoop起源于Yahoo公司的一个开源项目，该项目致力于解决庞大数据量的存储和处理问题。
Hadoop最初是一个简单的分布式文件系统（HDFS），它可以将庞大的数据集分成若干个块，然后存储在大量的服务器上，使得数据的读写速度得到了显著的提高。
之后，Hadoop又加入了分布式计算框架MapReduce，这个框架可以将数据分成若干个小块，在多台计算机上并行计算，大幅提高了数据处理的效率。
目前，Hadoop已经成为大数据存储和处理的标准之一，广泛应用于各个领域，如金融、电商、医疗、交通等。
二、Hadoop的架构Hadoop的架构把整个系统分成了两个部分：Hadoop Distributed File System （HDFS）和MapReduce。
其中，HDFS负责数据的存储，MapReduce则负责数据的处理。
下面对这两部分作详细介绍。
1. Hadoop Distributed File System（HDFS）Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件系统，它是由一系列的NameNode和DataNode构成的。
其中，NameNode是HDFS的管理节点，它主要负责管理文件系统的元数据信息，并且控制文件的读写操作。
而DataNode是HDFS的数据节点，它主要负责存储和读取文件数据。
HDFS的存储方式采用了分块的方式，将大文件分成若干个块，然后分别存储在不同的DataNode上。
同时，HDFS还会对这些块进行备份，以保证数据的安全性和可靠性。
海量数据处理技术——Hadoop介绍
海量数据处理技术——Hadoop介绍如今，在数字化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一，因为巨大量的数据给企业和组织带来了更多的挑战，比如如何存储、管理和分析数据。
随着数据越来越庞大，传统方法已经无法胜任。
这正是Hadoop出现的原因——Hadoop是一个开源的、可扩展的海量数据处理工具。
本文将介绍什么是Hadoop、它的架构和基本概念、以及使用的应用场景。
一、什么是HadoopHadoop是一种基于Java的开源框架，它可以将大量数据分布式分割存储在许多不同的服务器中，并能够对这些数据进行处理。
Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决海量数据存储和处理的难题。
Hadoop采用了一种分布式存储和处理模式，能够高效地处理PB级别甚至EB级别的数据，使得企业和组织能够在这些大量数据中更快地发现价值，并利用它带来的价值。
二、 Hadoop架构和基本概念Hadoop架构由两个核心组成部分构成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce的执行框架。
1. HDFSHDFS以可扩展性为前提，其存储处理是在上面构建的，它在集群内将数据分成块（Block），每个块的大小通常为64MB或128MB，然后将这些块存储在相应的数据节点上。
HDFS架构包含两类节点：一个是namenode，另一个是datanode。
namenode是文件系统的管理节点，负责存储所有文件和块的元数据，这些元数据不包括实际数据本身。
datanode是存储节点，负责存储实际的数据块，并向namenode报告其状态。
2. MapReduceMapReduce是一个处理数据的编程模型，它基于两个核心操作：map和reduce。
Map负责将输入数据划分为一些独立的小片段，再把每个小片段映射为一个元组作为输出。
Reduce将Map输出的元组进行合并和过滤，生成最终输出。
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Large scale data in China Mobile Communication Corporation (CMCC)
Subscribers: 500 million Subscribers’ CDR(calling data record) data 5~8TB/day in CMCC For a branch company (> 20 million subscribers)
Set the targe fields to Key, other fields to Value
Define the target fields (one or all)
MapTasker 2
Set the targe fields to Key, other fields to Value
MapTasker n
Voice: 100million* 1KB = 100GB/day SMS: 100~200 million * 1KB = 100~200GB/day ……
Network signaling data, for a branch company (> 20 million subscribers) GPRS signaling data: 48GB/day for a branch companies 3G signaling data: 300GB/day for a branch companies voice, SMS signaling data, ……
Challenges and limitations of BASS
The invest of Hardware is large, and the enlargement is high cost.
62% invest is on hardware Because there’s different critia between the unix server, when enlargement, we should buy totally new unix servers rather than just makeup some unix servers.
» BC-PDM(phase II)
› Web based GUI
› Provide SaaS mode for users
› Data Transfer Tool
› Provide data upload and download tools for SaaS
› Security
› Multi-tanent and user group for branch, ACL for data access
Parallel Data Mining Platform in Telecom Industry
-- Big Cloud based Parallel Data Mining Platform Friday, Oct 2, 2009 NYC
Research Institute of China Mobile Communication Corporation Feng Cao
Off line data back up (5 branches) cost lots of time, online data back up(8 branches) cost lots of resource, file back up (18branches) restore slowly
内部资料 注意保密
Features of BC-PDM (I)
» Targeting general data analysis and data mining platform/tools
BC-PDM(phase I)
Workflow management
GUI - Drag Operation for application modeling design Job Monitoring Flow Configuration
内部资料 注意保密
BC-PDM Architecture
Data mining App
•Large Scale Data Process •Large Scale Data Mining •Excellent scalability DE
DT
•Large Scale Storage •High performance •High Availablity •Low Price 内部资料 注意保密
Set the targe fields to Key, other fields to Value
ReduceTasker 1
Reduce the same key, read from the value list and write once
ReduceTasker m
Reduce the same key, read from the value list and write once
» BC-PDM(phase II)
› DE(Data Exploration) › Simple data analysis and preview › ETL (25 more)
• To simulate SQL operation, support Join, Group by, Expression, case when, Update, and etc.
The management of IT system is complex.
One unix server can’t support a BASS, in every branch subsystme, there’s about 3-5 servers, sucrver, Interface Server, and Display server.
内部资料 注意保密
Features of BC-PDM(II)
» Targeting general data analysis and data mining platform/tools
BC-PDM(phase I)
Visualization
Text, decision tree, cake graph, and histogram
› Data mining Algorithm (4 more)
• Classifier, Sequence Association Analysis
Data mining Algorithm (9 algorithms from 3 categories based on MapReduce)
Clustering, Classifier, Association Analysis
Output Data
内部资料 注意保密
关键技术方案-并行ETL-冗余删除
功能 冗余删除操作实现了针对所有数据样本中完全相 同的两条或多条记录进行删除，只保留相同记录 中的一条记录。 1）实现数据表冗余删除的并行化 2）正确性与串行结果完全一致 3）加速比接近线性，TB级处理时间千秒级 数据库中的串行冗余删除 1）通过map对待处理数据进行分块处理，每个数 据块对应一个处理节点；map中输入的key为默 认值——每行数据的偏移量，value为该行数据的 文本形式，以此方式实现在每块中依次读入每行 数据；map任务输出中间<key,value>对，其中 ，key从整行数据文本，value为空文本； 2）对具有相同key值的数据由reduce输出：key 为整行数据，value值为空，即可实现同样的数据 记录仅保留一条数据记录； 将reduce输出结果存 储到分布式文件系统。
Current solution
Commercial database / data warehouse systems
Commercial Data Mining Tools
Network Optimization
Network QOS Analysis Singalling Data Analysis ......
Data extract from other system, Data transfer Data gather Data statics …
Based on database system, most of operation are deal in database, which realizes ELT(Extract, Load and Transfer), rather than ETL. 内部资料 注意保密
ETL (14 different ETL operations from 6 categories based on MapReduce)
Statistic, attribute processing, data sampling, query, data processing, redundancy data processing
内部资料 注意保密
Case I – Mapreduce based ETL
Function- Redundancy Remove
To delete the same records in a CDR, and reserve the unique one.
Input Data
MapTasker 1
Enterprise Miner Clemetine Intelligent Miner
Service Optimization and Log Processing
Spam Message Filtering ……
Most are running on Unix Servers, data stored in Storage Arrays