如何做好大數據關聯分析？大數據技術大數據技術包括:1)數據采集:ETL工具負責將分布式、異構數據源中的數據，如關系數據、平面數據文件等提取到臨時中間層進行清洗、轉換和集成，最終加載到數據倉庫或數據集市

如何做好大數據關聯分析？

大數據技術大數據技術包括:

1)數據采集:ETL工具負責將分布式、異構數據源中的數據，如關系數據、平面數據文件等提取到臨時中間層進行清洗、轉換和集成，最終加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理和數據挖掘的基礎。

2)數據訪問:關系數據庫、NOSQL、SQL等。

3)基礎設施:云存儲、分布式文件存儲等。

4)數據處理:NLP(自然語言處理)是研究人機交互的語言問題的學科。自然語言處理的關鍵是讓計算機 "理解 "自然語言，所以自然語言處理也叫自然語言理解和計算語言學。一方面是語言信息處理的一個分支，另一方面是人工智能的核心課題之一。

5)統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和快速聚類。

6)數據挖掘:分類、估計、預測、親和分組或關聯規則、聚類、描述和可視化、描述和可視化)、復雜數據類型挖掘(文本、Web、圖形圖像、視頻、音頻等)。)模型預測:預測模型、機器學習、建模與仿真。7)結果呈現:云計算、標簽云、關系圖等。

1.搭建大數據分析平臺面對各種來源的海量數據，如何有效分析這些零散的數據，獲取有價值的信息，一直是大數據研究領域的熱點問題。、、

在搭建大數據分析平臺之前，需要明確業務需求場景和用戶 需求。通過大數據分析平臺，你想獲取哪些有價值的信息，需要訪問哪些數據，明確一個基于場景業務需求的大數據平臺應該具備的基本功能，從而確定平臺建設過程中使用的大數據處理工具和框架。(1)操作系統的選擇

操作系統一般使用開源版本的RedHat、Centos或Debian作為底層構建平臺，具體取決于要構建的大數據平臺。數據分析工具可以支持系統并正確選擇操作系統的版本。

(2)構建Hadoop集群

Hadoop作為開發和運行大規模數據處理的軟件平臺，在大量廉價計算機組成的集群中實現海量數據的分布式計算。Hadoop框架的核心設計是HDFS和MapReduce。HDFS是一個高度容錯的系統，適合部署在廉價的機器上，可以提供高吞吐量的數據訪問，適合有大數據集的應用。MapReduce是一種編程模型，可以從海量數據中提取數據，最終返回結果集。在生產實踐中，Hadoop非常適合大數據存儲和大數據分析應用，適合服務于數千到數萬臺大型服務器的集群運行，支持PB級存儲容量。

(3)選擇數據訪問和預處理工具。

面對各種來源的數據，數據訪問就是把這些零散的數據整合起來，綜合分析。數據訪問主要包括文件日志訪問、數據庫日志訪問、關系數據庫訪問和應用程序訪問。常用的數據訪問工具有Flume、Logstash、NDC(網易數據運河系統)和sqoop。對于實時性要求較高的業務場景，如社交網站、新聞等存在的數據信息流需要快速處理和反饋。，然后開源Strom，Spark streaming等。可用于數據訪問。

數據預處理是從海量數據中提取可用特征，建立寬表，創建數據倉庫，會用到HiveSQL、SparkSQL、Impala等工具。隨著業務量的增加，需要訓練和清洗的數據會越來越復雜。azkaban或oozie可以作為工作流調度引擎，解決hadoop或spark等多個計算任務之間的依賴問題。

(4)數據存儲

除了在Hadoop中已經廣泛應用于數據存儲的HDFS之外，Hbase這種分布式、面向列的開源數據庫也是常用的。HBase是部署在HDFS上的鍵/值系統。像Hadoop，HBase 的目標主要是依靠水平擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器來提高計算和存儲能力。同時，Yarn、hadoop 的資源管理器，可以為上層應用提供統一的資源管理和調度，在利用率和資源統一性方面給集群帶來了很大的好處。

(5)選擇數據挖掘工具。

Hive可以將結構化數據映射到數據庫表中，并提供HQL的查詢功能。Hive是基于Hadoop的數據倉庫基礎設施，是一個減少MapReduce編寫工作的批處理系統。它的出現可以讓那些。精通SQL技能，但不熟悉MapReduce，編程能力較弱，不擅長Java的用戶，可以很好地利用SQL語言在HDFS大規模數據集上查詢、匯總、分析數據。Impala是Hive的補充，可以實現高效的SQL查詢。但Impala將整個查詢過程劃分為一個執行計劃樹，而不是一系列MapReduce任務，相比Hive具有更好的并發性，避免了不必要的中間排序和洗牌。

可以對數據進行建模和分析，以及機器學習相關的知識和常見的機器學習算法，如貝葉斯、logistic回歸、決策樹、神經網絡、協同過濾等。，將被使用。

(6)數據可視化和輸出API

處理后的數據可以接入主流BI系統，如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI、國內的SmallBI和新興的網易(免費試用)，結果可以可視化進行決策分析；或者回到線上，支持線上業務的發展。

二、大數據分析1。視覺分析

大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶，但他們對大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現大數據的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

2.數據挖掘算法

大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法可以基于不同的數據類型和格式更科學地呈現數據本身的特征，也正是因為這些被全世界統計學家認可的各種各樣的統計方法(可以稱之為真理)，才能深入數據，挖掘出公認的價值。另一方面也是因為這些數據挖掘算法可以更快的處理大數據。如果一個算法需要幾年時間才能得出結論，大數據的價值就無從談起。

3.預測分析

大數據分析的最終應用領域之一是預測分析，從大數據中挖掘出特征。通過科學建模，可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4.語義引擎

非結構化數據的多樣化給數據分析帶來了新的挑戰，我們需要一套工具來系統地分析和提煉數據。語義引擎需要設計足夠的人工智能，從數據中主動提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理。無論是學術研究還是商業應用，高質量的數據和有效的數據管理都可以保證分析結果的真實性和價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果深入到大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。

三數據處理。大數據處理之一

收集大數據是指使用多個數據庫從客戶端(以Web、App或傳感器等形式)接收數據。)，用戶可以通過這些數據庫進行簡單的查詢和處理。例如，電子商務公司使用傳統的關系數據庫如MySQL和Oracle來存儲每筆交易的數據。此外，Redis和MongoDB等NoSQL數據庫也常用于數據收集。在大數據采集過程中，其主要特點和挑戰是高并發，因為可能會有成千上萬的用戶同時訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，其并發訪問量高峰時達到數百萬，因此需要在采集端部署大量的數據庫來支撐。而如何在這些數據庫之間進行負載均衡和碎片化，確實需要深入的思考和設計。

2.第二大數據處理

導入/預處理雖然采集端有很多數據庫，但是要想對這些海量數據進行有效的分析，就要把這些數據從前端導入到一個集中式的大型分布式數據庫或者分布式存儲集群中，在導入的基礎上可以做一些簡單的清理和預處理工作。也有一些用戶在導入時會使用來自Twitter的Storm來流數據，以滿足一些業務的實時計算需求。導入和預處理過程的特點和挑戰主要是導入數據量大，往往達到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.第三大數據處理

統計/分析統計與分析主要是利用分布式數據庫或分布式計算集群對存儲在其中的海量數據進行分析和分類，以滿足大多數常見的分析需求。在這方面，一些實時需求將使用EMC的GreenPlum、Oracl

BI工程師、數據倉庫工程師、ETL工程師、數據開發工程師（大數據開發工程師） 有什么區別？

本質是寫代碼，分工不同，領域知識不同。

在實踐中，可能是一個人同時擔任這些角色。

忘記字面上的定義，只說它們實際上是做什么的。

Bi工程師，平時寫統計和報表，需要有sql的知識。

數據倉庫工程師一般與數據存儲相關，需要具備數據倉庫建設和維護的知識。

Etl工程師一般從事數據分析、清洗和抽取工作，需要具備基本的編碼技能。

大數據開發工程師，從事大數據相關的計算和存儲，具備大數據套件的使用和開發技能。

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