全安镇基于hadoop数据采集数据分析实战

编辑整理：整理来源：爱奇艺，浏览量：70，时间：2022-08-19 11:35:01

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关于基于hadoop数据采集数据分析实战内容导航：

• 1、基于hadoop数据采集数据分析实战
• 2、基于hadoop进行数据分析
• 3、Hadoop大数据分析与挖掘实战
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1、基于hadoop数据采集数据分析实战

学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。　因此建议想学习大数据的同学，可以选择专业全面的学习方式，可以从头带你学习大数据，还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。【更系统全面的学习资料，点击查看】

首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。【千锋IT培训机构，热门IT课程试听名额限时领取】 官网 客服 ;v


专业名称：大数据技术与应用

专业代码：610215

修业年限：3年

培养目标：

掌握大数据技术与应用专业必备的基础理论和专业技能，包括基础架构平台的构建和部署、大数据平台的运维和管理、大数据平台的应用开发、数据分析和数据挖掘工具的应用，具备良好职业道德和诚信品质，能够从事网络爬虫、大数据分析、大数据运维、大数据开发、大数据可视化、大数据产品营销及售后技术支持的综合型技术人才。

主要课程：

Python语言基础、大数据可视化、数据库高级应用（hbase）、Hadoop大数据开发基础、数据采集技术与应用、Hive技术应用、Spark技术与应用、Java Web应用开发及大数据分析应用开发实训、学情分析与岗位匹配大数据开发实训及旅游大数据应用开发实训等

就业方向：

（一）主要就业方向

大数据开发方向、数据挖掘和数据分析方向、机器学习方向、大数据运维和云计算等相关方向。

（二）就业岗位

1．大数据运维工程师

2、参与优化改进行业企业数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，参与多维实时查询分析系统构建优化的Hadoop开发工程师。

3、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司海量数据存储、离线/实时计算、实时查询、系统运维等方面的大数据研发工程师。

4、根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，负责项目需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型，并对运行数据进行分析挖掘和对未来预测的大数据分析师等。
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
一般企业招聘的大数据基本要具备以下几种能力：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
但是对于学大数据的学生而言，除了对学历有所要求以外是零基础也可以学习的，现在很多机构都开设了大数据课程，你可以去实地考察对比一下再做决定。

首先是学历要求：大多数培训机构对于学习者必须是大专学历以上，而且是以理工科为主，本科及本科以上的，专业要求就放宽。

大数据分为大数据开发和数据分析

大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。

数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。

以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。

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2、基于hadoop进行数据分析

Hadoop只是一种分布式存储和计算的技术，你这个课题要解决的是业务模型的问题，关键点还不在Hadoop这里。

3、Hadoop大数据分析与挖掘实战

大数据正如火如荼，是继云计算之后的又一热词。大数据具有前所未有的大量化、快速化和多样化三大特点，这些是许多新技术背后的驱动力，这些技术可帮助企业处理大数据带来的多种新问题。 在诸多的新兴解决方案中，Hadoop和MapReduce被视为是两种大有希望的方法，可高效管理和分析大数据。但目前针对MapReduce应用的运行时引擎还无法提供足够功能来满足企业希望在生产环境中部署MapReduce应用的实际需求。 对企业IT部门来说，先进的运行时引擎应该是这样一种管理工具：它可以在满足高标准服务水平协议（SLA）的同时，支持企业里的各业务部门。这类管理工具应该能够支持混合类型的工作负载，包括MapReduce应用及业务部门在共享式网格上智能化提交的其他应用。 此外，如今的IT部门正在经历重大转变。在许多情况下，IT部门不再只是个成本中心，相反，它被视作是支持企业里各业务部门的服务提供者。预算有限、工作负载需求加大，使得IT部门面临巨大的压力，必须进一步充分利用现有的基础架构，最大限度地提高总的资源利用率。 让在基础架构方面的投资迅速获得回报是IT部门在做采购决策时最重要的考量因素之一。能充分利用现有的基础架构，满足更高的工作负载需求，并实时动态地满足需求，进一步节省成本，提高投资回报，无疑是企业希望寻找的解决方案。 为了支持MapReduce应用等新型应用，IT部门迫切需要一种共享式服务运行时平台以获得更好的性能、更高的资源利用率、自动监控和诊断功能，同时也需要IT基础架构能提供更高级的应用生命周期支持。 何谓共享式服务模型？ 共享式服务模型是指这样一种基础架构平台：它允许多个应用（无论其类型和要求是什么）能够在共享式基础架构上并行执行。共享式服务模型常常由一种先进的应用调度和资源管理引擎来管理，为它所支持的企业里的多个业务部门提供有保障的服务。 共享式服务IT模型提供以下几个重要好处： 少花钱多办事 迅速获得基础架构方面的投资回报 提供更好的可管理性 有更好的可扩展性和灵活性以支持不断变化的应用需求 利用收费政策，让IT部门的角色从成本中心转变成盈利中心 现有的Hadoop MapReduce运行时引擎面临的挑战 遗憾的是，目前MapReduce运行时引擎的Hadoop实现无法提供上述的共享式服务功能。这归因于Hadoop作业跟踪器（Hadoop JobTracker）的基本架构设计--Hadoop作业跟踪器是一个管理层，在运行期间为MapReduce作业提供必要的服务。 目前的Hadoop作业跟踪器还无法把作业调度逻辑与资源管理逻辑分离开来，这直接导致了下列重大缺陷： 缺少企业级能力。在任何一个时间，只有一个MapReduce应用可以在集群上运行。因而，资源变成了静态的和用途单一的；而应用也是串行执行，而不是并行执行，导致无法有效利用的资源、形成烟囱式的IT环境，限制了可扩展性。 作业跟踪器成为单一故障点。如果作业跟踪器出现故障，所有运行中的作业都将停止。 很显然，目前Hadoop作业跟踪器能力有限，无法提供IT部门在生产级环境中部署MapReduce应用所需的共享式服务功能。 借助Platform Symphony MapReduce提供共享式服务 Platform Symphony MapReduce是一种生产级、分布式的运行时引擎，用于管理规模化的大数据应用。Platform Symphony MapReduce为企业运行大数据应用提供了下列独特好处： 能够为IT部门带来一种共享式服务平台 提高资源利用率，加大基础架构方面的投资回报 能够在企业里实现完善的服务水平协议 提供更高的性能、缩短获得结果的时间 简化IT管理，降低管理复杂IT环境的总成本 加强IT敏捷性 如何部署共享式服务模型？ 企业应该视不同的业务要求使用以下方法部署共享式服务模型： 1. "烟囱式共享模型"--为不同的业务部门提供有保障的资源。IT部门根据不同业务部门的特定需求，为它们提供有保障的资源。业务部门向集中式IT部门请求一定数量的资源，专门供自己使用。然后，那些请求被定义为策略，加入到资源分配方案中。不同业务部门之间不共享资源。集中式IT部门负责管理资源分配、系统监控和故障排除。 2. "代理式共享模型"--企业内部跨各职能领域的资源共享。企业内部的不同职能部门共享一组通用的IT资源，资源共享策略根据不同业务部门的特定需求来予以定义，然后加入到资源分配方案中。不是为某个业务部门单独分配静态资源，而是通过动态共享整个基础架构，从而为用户提供有保障的资源。

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