015_[小插曲]看黄老师《炼数成金Hadoop应用开发实战案例》笔记

1、大数据金字塔结构

   Data Source-->Data Warehouses/Data Marts-->data exploration-->Data Mining-->Data Presentations-->Making Decisions

2、从业职位
   业务人员、ETL工程师、数据仓库工程师(及时需求)、数据分析师、数据展现设计师、
   IT支持人员:运维。程序员、生产线数据管理员

3、数据分析:统计方法,有目的 地对收集到的数据进行处理。
   数据挖掘:查找隐藏在数据中的信息的技术、应用算法从大数据集提取知识、隐性关联
   商业智能:Business Intelligece简称BI。
    BI=数据仓库(存储层)+数据分析与数据挖掘(分析层)+报表(展示层)

4、数据分析常用的算法和软件
   回归、时间序列分析、分类器(学习集)、聚类(聚合)、频繁模式挖掘

5、常用的传统数据分析工具排行
   R、SAS、Weka、STATISTICA、Matlab……
   这些都是实验室工具,当建模结束后,就不要他们,后面的预测工作就可以使用java、php、oracle等来做。
   后者是生产环境里面实现模型的工具。
   将建模的过程与实现建模生产的过程区分开来。

6、数据分析的层次
   第一层:业务人员主导-------------------遍地黄金
   第二层:业务人员与数据分析师共同主导:最好的层次,分析师喜欢、业务员肯定---------------浅表黄金
   第三层:完全由数据分析师主导的分析:数据分析师王国(人工智能、模式识别、机器学习)、失败率高、业务人员反感抗拒-----黄金深埋
   业务是数据分析扎根的土壤,提升业务业绩是数据分析的目标,因此任何数据分析必须要和业务相连接。
   有意思的分析主题可能比分析技术本身更重要。

7、大数据定义:超过当前数据处理能力的数据量。

8、传统数据分析软件与hadoop区别

   R、SAS、SPASS等典型的应用场景为实验室工具,是试管和蒸馏瓶
   Hadoop集群和Map-Reduce计算才是大规模生产的可行之路。

9、实例
   1)场景一:电信运营商信令分析与监测:信令处理模块---CDR(collect report data)生成(基站信号、国际电话中转)
   2)场景二:DNA数据库---------匹配
   3)社会学分析——人物重要度计算----社交网络

10、Hadoop体系下的分析手段
   1)主流,Map-Reduce:java程序
   2)轻量级的脚本语言:Pig
   3)SQL技巧平稳过度:Hive
   4)机器学习平台:Mahout
   5)NoSQL:HBase

11、典型的实验环境
   1)服务器:ESXi,可以在服务器上面部署多台虚拟机,能同时启动3台。
   2)PC,要求Linux环境或者windows+Cygwin,linux可以使standalone或者使用虚拟机。

12、实验环境
   1)部署Pig
   2)部署Hive
   3)部署Mahout

13、典型案例
   1)巨型网站日志系统分析,提取KPI数据(Map-Reduce)
   2)电信运营商LBS应用,分析手机用户移动轨迹(Map-reduce)
   3)电信运行商用户分析,通过童话指纹判别重入网用户(Map-reduce)
   4)电子商务推荐系统设计(Map-reduce)
   5)更复杂的推荐系统场景(Mahout)
   6)社交网络,判断微博用户关系亲疏程度,发现社区(Pig)
   7)在社交网络中衡量节点的重要程度(Map-reduce)
   8)聚类算法应用,分析优质客户(Map-reduce、Mahout)
   9)金融数据分析,从历史数据中提取逆回购信息(Hive)
   10)通过数据分析指定股票策略(Map-reduce,Hive)
   11)GPS应用,签到数据分析(Pig)
   12)Map-reduce全排序实现和优化
   13)中间件开发,让过个Hadoop集群协作起来。

备注:这段时间将云帆大数据的《Hadoop从入门到企业级开发》一共14天教程,80+集看完了,后面的部分目前网上还没有公开的视频教程,等找到再看或者直接去买。博客还没来得及整理,技术有一定了解,又看了黄老师的视频加深了自己对Hadoop应用领域的了解,甚是感谢!

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