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数据分析课|你不能不懂的6个核心大数据分析技术

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发布时间:2019年10月31日 14:21:03 来源:环球网校 点击量:

【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有大数据分析技术的问题,今天就来讲讲大数据分析技术。

1、大数据分析技术——大数据生命周期

 

图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施,涵盖计算资源、内存与存储和网络互联,具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理,包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层,如Hadoop、MapReduce和Spark,以及在此之上的各种不同计算范式,如批处理、流处理和图计算等,包括衍生出编程模型的计算模型,如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数,流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析,而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法,如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化,还可以探索性地提问,使分析获得新的线索,形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

有2个领域垂直打通了上述的各层,需要整体、协同地看待。一是编程和管理工具,方向是机器通过学习实现自动最优化、尽量无需编程、无需复杂的配置。另一个领域是数据安全,也是贯穿整个技术栈。除了这两个领域垂直打通各层,还有一些技术方向是跨了多层的,例如“内存计算”事实上覆盖了整个技术栈。

2、大数据分析技术——大数据技术生态

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop 是一个数据管理系统,作为数据分析的核心,汇集了结构化和非结构化的数据,这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。Hadoop也是一个大规模并行处理框架,拥有超级计算能力,定位于推动企业级应用的执行。Hadoop又是一个开源社区,主要为解决大数据的问题提供工具和软件。虽然Hadoop提供了很多功能,但仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈,这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其他进行数据分析的专门工具。图2 展示了Hadoop 的生态系统,主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成,另外还包括Sqoop、Flume等框架,用来与其他企业融合。同时,Hadoop 生态系统也在不断增长,新增Mahout、Ambari、Whirr、BigTop 等内容,以提供更新功能。

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分享到: 编辑:吴晨辉

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