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【关键词】HADOOP;
数据挖掘;
平台;
分析;
设计
一、数据挖掘技术概述
作为一门快速进展的技术,数据挖掘引发了信息产业界和社会的普遍关注。
数据挖掘技术跨越多个学科,不管是数据库技术、机械学习、统计学、模式识别,仍是神经网络,仍是人工智能,数据挖掘都能从中吸取营养,不断进展。
现在,随着云计算的显现和进展,数据挖掘技术迎来了新的机缘和挑战。
1.数据挖掘进展历程与分类
数据挖掘由单个算法,单个系统到并行数据挖掘与效劳的模式,经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、散布式挖掘等多个进程。
到今天,数据挖掘软件进展的历程,能够说是进入基于云计算的数据挖掘。
由于数据挖掘是一个交叉学科领域,是在包括机械学习,模式识别等多个学科的基础上进展而来。
依托于咱们所用的数据挖掘方式,咱们又能够利用其他学科的多种技术,如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。
因此,对数据挖掘的研究,咱们会期望显现大量的各类类型的数据挖掘系统。
如此,咱们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。
有了这种熟悉,咱们才能够帮忙用户依照其需求,确信最适合其需要的数据挖掘系统。
因此,数据挖掘的分类标准也必然会显现多样化。
咱们能够依照挖掘的数据库类型分类,或是技术类型分类,也能够依照运用的场景分类。
可是大部份情形下,咱们会依照挖掘产生的知识类型进行分类,也即是依照数据挖掘的功能进行分类。
2.数据挖掘流程
数据挖掘确实是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事前不明白的、但又是潜在有效的信息和知识的进程,表现形式为规那么、概念、规律及模式等。
数据挖掘要紧由以下步骤组成:
①数据预处置数据
篇二:
Hadoop:
大数据解决方案的常胜将军
Hadoop:
大数据解决方案的常胜将军
?
结构化数据、面向文档数据存储及大型处置。
猜猜它是什么。
关键词:
大数据解决方案HadoopHiveMahoutHBaseCassandra
架构大数据解决方案的软件工程师们都明白,业务分析有一项技术跨越了SQL数据库、NoSQL数据库,非结构化数据、面向文档数据存储及大型处置。
若是你猜到了Hadoop,那你回答正确。
Hadoop也是许多巨头公司具有的一个共性,如亚马逊、雅虎、AOL、Netflix、eBay、微软、谷歌、Twitter和Facebook。
IBM乃至是走在时常的前沿,增进Hadoop进行企业分析。
此开源模型无处不在,它在那个舞台上停留的五年,是一个真的角色,咱们不能不为此感到惊讶。
导读:
架构大数据解决方案的软件工程师们都明白,业务分析有一项技术跨越了SQL数据库、NoSQL数据库,非
Hadoop的以后
为了了解过去几年发生了什么,咱们走访了ChuckLam,《Hadoop在行动(Hadoopin
Action)》一书的作者。
Chuck说Hadoop尚未停下来休息。
“整个生态系确实是进化,而且改变了许多。
此刻乃至显现了官方版本。
更重要的是,MapReduce的基础编程模型已经从头修订,且做了很多的改变。
”一样来讲,这些改变都向着有利的方面进展的。
开发方向已经使得那个框架易于部署在企业中,并解决一系列的问题,如关于风险规避公司是问题之首的平安问题。
益处愈来愈多,包括高水平的可扩展性。
此框架中的散布式计算意味着添加愈来愈多的数据,而没必要改变添加它的方式。
没有必要去改变格式,或打乱工作编辑的方式或决定哪个应用完成的此工作。
你只是随着工作的进行添加更的节点即可。
你没必要挑剔你存储的数据类型或它来源。
无模式是此游戏的名称。
该框架的并行计算能力还使商品效劳器存储究竟的利用率更高。
这意味着企业能够保留,利用更多的数据。
不管哪个节点显现故障,它都没事。
即便系统显现故障,也可不能丢失数据,降低性能。
助力Hadoop技术
Hadoop此刻也加倍的灵活,许诺业务做更的情形,处置更多的数据类型。
如此壮大的功能源于Hadoop的许多同伴项目,包括像Pig如此的语言,和如下的可扩展解决方案:
1.Hive(数据仓库)
(机械学习和数据挖掘)
(大型表格的结构化存储)
(多主机数据库)
固然,此类型的解决方案并非一直都是美好好。
Lam说要紧的陷阱确实是处置做出的假设。
换言之,错不在咱们的系统而在咱们自己。
“新技术并非是所有问题的灵丹妙药。
正如NoSQL这种的一样简单,但你必需要更深一层地弄清楚你要解决的问题。
”这可能意味着慎重地查看你的算法,而不是只是把你的员工扔给MapReduce,然后期望Hadoop自动扩展。
利用模式的数据会阻碍你的扩展模式——尤其是当利用不平均是。
然后线性扩展可能就不起作用了。
再一次,那个并非是Hadoop本身的问题。
Lam相信有工具在手的企业已经足够成熟了。
这只是确保IT治理员熟悉这些工具,确保利用Hadoop的软件架构师明白如何更有效地利用用这项技术。
篇三:
数据挖掘:
巧用Hadoop大数据处置功能
数据挖掘:
巧用Hadoop大数据处置功能
导读:
Hadoop的大数据处置功能可用来挖掘数据、探讨看起来没有关联的信息之间的关系、和快速解决软件工程师利用传统技术正在尽力解决的问题挖,对人们从来没感到奇怪。
数据挖掘Hadoop大数据大数据处置
Hadoop的大数据处置功能可用来挖掘数据、探讨看起来没有关联的信息之间的关系、和快速解决软件工程师利用传统技术正在尽力解决的问题挖,对Hadoop的大数据处置功能如此之多的用途软件专业人士从来就没有感到奇怪过。
住院的病人是不是正在饱受着葡萄球菌感染的痛楚?
当谈论到利用多种NoSQL和Hadoop的方式解决真实世界问题时,全世界教育Hortonworks的高级主管DanielleTomlinson,谈论了一个很成心思的案例,此案例中,通过在健康保健专业人员的徽章中利用射频识别技术,搜集了关于他们卫生适应的一些数据。
“他们把一个传感器放在洗手槽中,”Tomlinson说。
“他们能够看哪些医生没有在洗手站上花费足够的时刻,致使疾病的传播。
”
实时解决大数据问题
固然,Hadoop最好的一方面是它的实时处置庞大量数据的能力。
一个久居数据中心深处的开发人员是如何了解高速公路上的交通如何的?
据Tomlinson所说,有些城市只是追踪数百万电话用户上的GPS位置,分析那些数据,然后基于那电话在交通中的走向如何,来成立实时流量报告。
那些大数的搜集及大数据处置,都是在Hadoop平台完成的。
固然,关于大多数企业Java专业人士,大数据仍然是个迷,但Hortonworks决定改变这一现象。
关于那些对学习Hadoop的人来讲,HortonworksSandbox是一个伶俐的开始,因为它提供了一个个人的、便携的Hadoop环境,还有一系列交互式的Hadoop指导。
所有这些都打包在一个虚拟环境中,你能够在15分钟之内取得它并运行它。
关于那些正在寻觅解决大数据问题方式的软件架构师,或关于那些正在温习新技术的应用开发人员来讲,HortonworksSandbox是一个专门好的开始。
但要注意:
Hadoop会上瘾。
专门快,所有的问题都看起来像大数据问题,然后你就会想要利用Hadoop来解决每一个大数据处置问题。
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