大数据基础技术和应用

大数据概述

数据的表现形式：

• 线下数据信息化：数据库、文字记录、照片……
• 互联网-移动互联网：网页数据、用户行为记录、数字图像……
• 传感器：设备监控、智能家居、摄像头……

大数据的4V特征：

• 大量化（Volume）：存储量大、增量大；
• 多样化（Variety）：来源多、格式多；
• 快速化（Velocity）：高速数据I/O；
• 价值密度低（Value）

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大数据基础技术

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一、工程技术

Hadoop介绍

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS 实现存储,而 MapReduce实现分析处理。

	关系型数据库	Hadoop
数据量	GB	PB
使用场景	点查询或更新	整个数据集，一次写多次读，没有更新
结构化程度	结构化	半结构化及非结构化
扩展性	线性	非线性

Hadoop和网格计算的区别：
网格计算：CPU密集型，各个处理单元接收小批量数据，然后贡献CPU，最后提交计算结果；
Hadoop：数据本地化，传输数据量较大，对网络带宽要求较高。

HDFS（Hadoop Distributed File System）基本命令：
%hadoop fs -ls .
%hadoop fs -mkdir books
%hadoop fs -copyFromLocal input/docs/test.txt hdfs://loca1host/user/tom/test.txt

HDFS特点
1.流式访问：
跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。
2.write-one-read-many
一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。
3.本地计算
移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。
4.容错及备份
Hadoop有健壮的数据校验+容灾备份。通过配置解决

HIVE
定义：一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。
目的： 可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，使熟悉SQL的用户无缝使用Hadoop。
特点：语法基本和MySQL相同，但是功能没有MySQL丰富，满足最基本的SQL语法要求。

HIVE的实现逻辑

select year,count(temperature) 
from src 
where year>1990 
group by year 
having count(temperature)>1000;

这个sql的语义是：
1）(map)从src表中选出所有的记录,选出year>1990的记录；
2）(partition and shuffle)按照year进行分组（year相同的记录放到一组）；
3）(reduce)对每个分组计算count(temperature),选出count(temperature)>1000的记录；
4）最后对于计算结果选出year和count(temperature)的值作为返回结果

小结：

二、策略技术
机器学习中经典算法和对应问题

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）是未知的。因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习
定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。

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典型应用

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1. 精准营销：广告变现
   
2. 精准营销：推荐引擎
   
3. 实时监控：上海外滩踩踏事件
   
4. 智能链接：互联网+O2O
   
5. 智能链接：互联网+O2O：Uber
   
6. 辅助决策：智能选股
   
   
7. 辅助决策：智能选址
   

总结

本文参考自牛客网。