大数据分析入门视频

大数据时代成为一名数据分析师是很多人的梦想，数据分析师洞悉全局，神秘又可敬，那我们今天的主讲内容就是关于大数据分析培训的内容。想成为数据分析师，下文介绍的内容你不得不知道。

1，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。

2，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。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无

从说起了。

3，预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4，语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5，数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

这些知识只能让你入门大数据分析，想成为一名数据分析师还需要学习更多大数据的知识，快去努力吧，希望你的梦想早日实现，成为人人羡慕的数据分析师。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

新手学习大数据的入门书籍

新手学习大数据的入门书籍大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。《大数据时代》大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》

《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。

6、《大数据基础与应用》数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据入门教程-大数据入门视频

大数据入门教程-大数据入门视频现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。

大数据入门到精通的视频教程是由众多名师精心录制的视频教程，不仅内容专业，紧贴时代需求，同时依托千锋线下面授培训课程的教学经验和实力，让千锋教育大数据的视频教程更具权威性，更值得学习者信赖，进一步提高学生的学习质量。在基础内容的理解上，穿插一定的项目实战，让学习者在感受学习乐趣的同时，提高项目实战能力，更好地达到工学结合的要求，实现学习和工作的完美过渡和无缝衔接。千锋大数据视频教程是实时更新的，跟随时代的发展，技术的变革而不断地改变，让每一个阶段的学生都能学到新颖的技术，从而快速适应企业的开发节奏。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

云计算和大数据基础知识教学总结

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

大数据基础-大数据软件基础

第2章大数据软件基础

目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题

2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：

1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname

v永久修改主机名可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据：讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析：讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树：讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用：演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析：讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析：主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法：讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

【深圳千锋】大数据学习教程资料

【深圳千锋】大数据学习教程资料深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！《Python 数据科学手册》本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》

这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色《Python 自然语言处理》这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语

Hadoop大数据开发基础教学进度表

学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月

一、课程教学目的通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。二、教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据入门推荐书籍

大数据入门推荐书籍大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。《大数据时代》大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

大数据开发新手学习指南(经典)

上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/20886317.html, 大数据开发初学者该如何学习导读：第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/20886317.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google

大数据可视化分析平台介绍

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。

大数据学习网盘-大数据学习资料

大数据学习网盘-大数据学习资料零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但

是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3