数据恢复培训机构

杭州和盈教育软件工程师职业技能培训系列，这些培训项目是由多年从事软件开发管理、人力资源管理的*专业人士根据目前软件企业实际需求精心开发而成。

杭州和盈教育学员就业于杭州及至浙江的各类软件和互联网企业，可以以说在杭州只要有软件企业的地方就有和盈的学员，就业公司包括：MSN开发中心、惠普HP、思科、阿里巴巴、支付宝、淘宝、19楼、恒生、信雅达、PERFICIENT等知名企业了解详情。

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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。

　　文读懂大数据计算框架与平台
　　计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，*网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。
　　举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种商品销售额。在单机环境中，我们只需把销售记录扫描一遍，对各商品的销售额进行累加即可。如果销售记录存放在关系数据库中，则更省事，执行一个SQL语句就可以了。现在假定销售记录实在太多，需要设计出由多台计算机来统计销售额的方案。为*计算的正确、可靠、高效及方便，这个方案需要考虑下列问题：
　　如何为每台机器分配任务，是先按商品种类对销售记录分组，不同机器处理不同商品种类的销售记录，还是随机向各台机器分发一部分销售记录进行统计，*后把各台机器的统计结果按商品种类合并？
　　上述两种方式都涉及数据的排序问题，应选择哪种排序算法？应该在哪台机器上执行排序过程？
　　如何定义每台机器处理的数据从哪里来，处理结果到哪里去？数据是主动发送，还是接收方申请时才发送？如果是主动发送，接收方处理不过来怎么办？如果是申请时才发送，那发送方应该保存数据多久？
　　会不会任务分配不均，有的机器很快就处理完了，有的机器一直忙着？甚至，闲着的机器需要等忙着的机器处理完后才能开始执行？
　　如果增加一台机器，它能不能减轻其他机器的负荷，从而缩短任务执行时间？
　　如果一台机器挂了，它没有完成的任务该交给谁？会不会遗漏统计或重复统计？
　　统计过程中，机器之间如何协调，是否需要专门的一台机器指挥调度其他机器？如果这台机器挂了呢？
　　（可选）如果销售记录在源源不断地增加，统计还没执行完新记录又来了，如何*统计结果的准确性？能不能*结果是实时更新的？再次统计时能不能避免大量重复计算？
　　（可选）能不能让用户执行一句SQL就可以得到结果？
　　上述问题中，除了第1个外，其余的都与具体任务无关，在其他分布式计算的场合也会遇到，而且解决起来都相当棘手。即使第1个问题中的分组、统计，在很多数据处理场合也会涉及，只是具体方式不同。如果能把这些问题的解决方案封装到一个计算框架中，则可大大简化这类应用程序的开发。
　　2004年前后，Google先后发表三篇论文分别介绍分布式文件系统GFS、并行计算模型MapReduce、非关系数据存储系统BigTable，*次提出了针对大数据分布式处理的可重用方案。在Google论文的启发下，Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella开发了Hadoop。在借鉴和改进Hadoop的基础上，又先后诞生了数十种应用于分布式环境的大数据计算框架。本文在参考业界惯例的基础上，对这些框架按下列标准分类：
　　如果不涉及上面提出的第8、9两个问题，则属于批处理框架。批处理框架重点关心数据处理的吞吐量，又可分为非迭代式和迭代式两类，迭代式包括DAG（有向无环图）、图计算等模型。
　　若针对第8个问题提出来应对方案，则分两种情况：如果重点关心处理的实时性，则属于流计算框架；如果侧重于避免重复计算，则属于增量计算框架。
　　如果重点关注的是第9个问题，则属于交互式分析框架。

　　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