大数据行业培训

杭州和盈教育是专业从事软件人才培训的职业培训机构，培训讲师由具有丰富经验的*软件工程师组成。

杭州和盈教育培养熟练掌握软件开发技能、具备较高软件工程能力的、能适应大中型软件企业实际需求的软件从业人才，努力成为高素质、实用型软件人才的培养基地，致力于成为*IT人力资源解决方案令人满意的提供者。

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　　数据挖掘学习笔记
　　一、定义(Data Mining)
　　1、数据挖掘：一种*数理模式来分析企业内存储的大量资料，以找出不同客户和市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。也就是从存放在数据库、数据仓库和其他信息库中的数据中获取有效的、有潜在价值的、*终可被理解的模式的非平凡过程。
　　如：像我在当当网买书时，当当网的系统会根据我近期所购买的书的记录进行分析，然后在我下次登录当当网时，该系统会自行向我推荐其他类似的书籍。这个过程我想应该是用到数据挖掘的理论和方法。
　　2、数据挖掘在人工智能领域(AI)习惯上被称为数据中的知识发现，因此有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
　　知识发现过程分为3个阶段：1】数据准备;2】数据挖掘;3】结果表达和解释。
　　3、数据挖掘的起源
　　数据挖掘来自这些领域的思想：1】来自统计学的抽样、估计和假设检验;2】人工智能、模式识别、机器学习的搜索算法、建模理论和学习理论;3】其他领域的思想：*优化、进化计算、信号处理、可视化和信息检索。
　　4、数据挖掘的用途：
　　1】分类
　　2】估值
　　3】预言
　　4】相关性分组或关联规则
　　5】聚集
　　6】描述和可视化
　　7】复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
　　5、数据挖掘的*步是描述数据、计算统计变量(如均值、方差等)，再用图表或图片的形式直观地演示出来，就可以看出一些变量之间的相关性。因此为了挖掘工作提供足够的证据，必须为历史数据建立一个预言模型，然后用另外一些数据对这个模型进行测试，*后验证这个模型。

　　大数据工程师实训MapReduce处理过程
　　把销售记录分片，分配给多台机器。
　　每条销售记录被解析成键值对，其中值为销售记录的内容，键可忽略。
　　执行map任务，每条销售记录被转换为新的键值对，其中键为商品种类，值为该条记录中商品的销售额。
　　MapReduce把map任务生成的数据按商品种类排序。
　　待所有节点都完成排序后，MapReduce启动reduce任务。每个商品种类对应一个reduce任务。
　　执行reduce任务的进程*网络获取指定商品种类的各次销售额。
　　MapReduce把同一种商品下的各次销售额合并到列表中。
　　执行reduce任务，累加各次销售额，得到该种商品的总销售额。
　　上面的过程还有优化的空间。在传输各种商品每次的销售额数据前，可先在map端对各种商品的销售额进行小计，由此可大大减少网络传输的负荷。MapReduce*一个可选的combine任务支持该类型的优化。

　　大数据工程师实训RDD reduceByKey内部实现
　　RDD由于把数据存放在内存中而不是磁盘上，因此需要比Hadoop更多地考虑容错问题。分布式数据集的容错有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。处理海量数据时，数据检查点操作成本很高， 因此Spark默认选择记录更新的方式。不过如果更新粒度太细太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列记录下来，类似于数据库中的日志。
　　当RDD的部分分区数据丢失时，Spark根据之前记录的演变过程重新运算，恢复丢失的数据分区。Spark生态圈的另一项目Alluxio（原名Tachyon）也采用类似的思路，使数据写入速度比HDFS有数量级的提升。
　　下面总结Spark对MapReduce的改进：
　　MapReduce抽象层次低，需要手工编写代码完成；Spark基于RDD抽象，使数据处理逻辑的代码非常简短。
　　MapReduce只提供了map和reduce两个操作，表达力欠缺；Spark提供了很多转换和动作，很多关系数据库中常见的操作如JOIN、GROUP BY已经在RDD中实现。
　　MapReduce中，只有map和reduce两个阶段，复杂的计算需要大量的组合，并且由开发者自己定义组合方式；Spark中，RDD可以连续执行多个转换操作，如果这些操作对应的RDD分区不变的话，还可以放在同一个任务中执行。
　　MapReduce处理逻辑隐藏在代码中，不直观；Spark代码不包含操作细节，逻辑更清晰。
　　MapReduce中间结果放在HDFS中；Spark中间结果放在内存中，内存放不下时才写入本地磁盘而不是HDFS，这显著提高了性能，特别是在迭代式数据处理的场合。
　　MapReduce中，reduce任务需要等待所有map任务完成后才可以开始；在Spark中，分区相同的转换构成流水线放到同一个任务中运行。

　　什么是大数据开发?大数据开发工程师培训
　　大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　大数据开发工程师培训从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的*多的还是Java），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习。
　　大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能*数据预测未来。
　　大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，*对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来*具发展潜力的职业之一”。
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