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楼主: ZQZ520
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[行业动态] Web网站日志分析的核心技术   [推广有奖]

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ZQZ520 在职认证  发表于 2017-11-2 08:34:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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一、大数据时代背景

1.纽约股票交易所,每天产生数据量为4-5terabytes(兆字节)

2.Facebook有超过240 billon照片 ,每个月增长7petabytes,每天有18亿张照片上传或被传播,形成海量数据

3.家谱网站Ancestry.com,存储约10petabyte数据

4.互联网档案约存储18.5 petabytes数据

5.瑞士日内瓦附近的大型粒子对撞机,每年产生约30petabyte数据

6.2015年落成的世界最大观天望远镜主镜头像素为3.2G,每年将产生6PB天文图像数据;

7.欧洲生物信息研究中心(EBI)基因序列数据库容量已达5PB;中国深圳华大基因研究所成为全世界最大测序中心,每天产生300GB基因序列数据(每年100TB)


       中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告,能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴,企业深度利用数据价值的意识迅速提高,数据资产管理成为热门概念,企业开始愿意通过数据交易进行变现,各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善。

01.png


二、为什么需要Hadoop

Hadoop已经被业界公认为是用于大数据的通用存储和分析平台”,许多大型企业软件供应商,开始对Hadoop提供商业支持,包括EMC、IBM、Microsoft和Oracle,以及专门的Hadoop公司如Cloudera、Hortonworks和MapR。

02.jpg


Hadoop应用大致可以分为这两类:

IT优化:

已经实现的应用和业务搬迁到Hadoop平台,以获得更多的数据、更好的性能或更低的成本。这几年Hadoop在数个此类应用场景中已经被证明是非常适合的解决方案,包括:历史日志数据在线查询、ETL任务、数据仓库offload


业务优化

在Hadoop上实现原来尚未实现的算法、应用,从原有的生产线中孵化出新的产品和业务,创造新的价值,通过新业务为企业带来新的市场和客户,从而增加企业收入。


三、大数据分析应用——Web网站日志分析

案例演示流程:

step 1:

使用Flume来完成Apache服务器日志收集工作,并自动上传到指定的HDFS系统中存储;

step 2:

使用MapReduce将HDFS中进行数据清洗

step 3:

使用Hive对清洗后的数据进行统计分析

step 4:

使用Sqoop将Hive统计后的数据导出到关系型数据库MySQL

step 5:

使用数据可视化技术呈现分析结果

03.jpg


04.jpg


Web网站日志案例具体应用参考以下视频,请在WIFI状态下观看



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      CDA大数据符合企业用人需求,从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等,主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境,重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现,Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍。


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ZQZ520 在职认证  发表于 2017-11-2 08:45:45 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
CDA 大数据就业班最新课程大纲
第一阶段:大数据平台基础
1.大数据生态环境及应用场景
2.Linux基础操作
3.Hadoop2.X集群部署
4.HDFS分布式文件系统介绍及功能
5.Yarn及MapReduce架构及工作原理

第二阶段:数据库应用
1.常用数据库的介绍及区别
2.数据库设计、ER图
3.数据库管理(用户权限、数据库创建等)
4.表的管理(表的创建、外键、修改等)
5.表的更新
6.表的查询
7.索引 视图

第三阶段:大数据仓库
1.数据仓库概念,Hive数据类型
2.HiveQL数据库及表管理
3.HiveQL数据查询、函数(聚合函数、窗口函数、UDF)
4.HiveQL视图
5.HiveQL索引
6.Hbase表设计及数据查询
7.Sqoop数据传递及综合案例

第四阶段:统计学基础
1.描述型统计分析
2.抽样估计
3.方差分析
4.相关分析
5.列联分析
6.主成分分析
7.SPSS基本操作

第五阶段:Python机器学习
1.Python介绍及基础语法
2.NumPy和Pandas
3.数据可视化Matplotlib
4.Python常用算法
5.特征工程
6.Python推荐系统介绍
7.文本挖掘
8.Pyspark应用

第六阶段:大数据平台分析工具Spark
1.Scala编程基础
2.Spark介绍、原理
3.RDD详解
4.Spark SQL(查询、函数)
5.Spark MLlib机器学习(聚类、分类、推荐、文本挖掘)
6.Spark GraphX

第七阶段:可视化工具Tableau及报告撰写
1.Tableau介绍
2.Tableau基础操作
3.Tableau字段处理
4.Tableau故事

第八阶段:大数据综合案例
1.高速公路大数据项目实战
2.互联网金融监管项目实战
3.电力大数据项目实战
4.大数据分析项目答辩






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PLMKI 发表于 2017-11-2 08:49:03 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

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Frank233 发表于 2017-11-2 08:51:07 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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大数据时代怎能不学点大数据技术!

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目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴,企业深度利用数据价值的意识迅速提高,企业开始愿意通过数据交易进行变现。

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gewenhong66 发表于 2017-11-2 08:52:49 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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thank a lot

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走出去,才知道什么是世界,什么是真正的热爱

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franky_sas 发表于 2017-11-2 09:38:58 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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ccmchy 在职认证  企业认证  发表于 2017-11-2 09:54:47 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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ccmchy 在职认证  企业认证  发表于 2017-11-2 09:55:03 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
thanks.

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