怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要為大家分析了怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)點(diǎn),內(nèi)容詳細(xì)易懂,操作細(xì)節(jié)合理,具有一定參考價(jià)值。如果感興趣的話,不妨跟著跟隨小編一起來(lái)看看,下面跟著小編一起深入學(xué)習(xí)“怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析”的知識(shí)吧。

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“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞兒已經(jīng)在 IT 圈蔓延到各個(gè)領(lǐng)域,如果真要刨根問(wèn)底的問(wèn)一句“如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析”,恐怕是 IT

圈里的好些人也一時(shí)半會(huì)兒解釋不清楚吧。所以嘗試把大數(shù)據(jù)分析這個(gè)事做個(gè)深入淺出的剖析還是很有意義的。仁者見(jiàn)仁智者見(jiàn)智,能力所限,表達(dá)如有不準(zhǔn)確的地方希望你能用包容的心態(tài)多理解和指導(dǎo)。

首先,用5秒鐘的時(shí)間掃描一下下面的這段內(nèi)容吧:
怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析

知道上面是一段日志文件的片段的請(qǐng)舉手。敢問(wèn)閣下您是一位受人尊敬的碼農(nóng)吧?
怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析

看上面內(nèi)容像天書的請(qǐng)舉手。請(qǐng)不要懷疑自己的能力,證明你是一個(gè)正常人,你的人生依然充滿希望和光明。

如果把上面的日志信息歸納如下,看起來(lái)是不是有點(diǎn)感覺(jué)了。

每當(dāng)你訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站時(shí),從你打開網(wǎng)站首頁(yè)開始,到你離開那個(gè)網(wǎng)站,只要網(wǎng)站愿意,你的一舉一動(dòng)就會(huì)不停的產(chǎn)生類似上面這樣日志記錄,無(wú)數(shù)人的訪問(wèn)會(huì)產(chǎn)生大量的訪問(wèn)記錄,這個(gè)網(wǎng)站的“用戶訪問(wèn)情況大數(shù)據(jù)”就這樣產(chǎn)生了。

接著思考,這些用戶訪問(wèn)情況的大數(shù)據(jù)有什么價(jià)值呢?

沒(méi)錯(cuò)!做網(wǎng)站用戶行為分析呀,了解用戶在網(wǎng)站上的動(dòng)向、喜好,然后給用戶推薦更他更有可能感興趣的內(nèi)容,為網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)參考等等,這個(gè)過(guò)程用一句帶點(diǎn)技術(shù)范兒的話總結(jié)就是:“日志掘金“。

日志掘金就是大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景。因?yàn)樵嫉娜罩疚募〝?shù)據(jù)源)的信息是大而全的,而且結(jié)構(gòu)有些復(fù)雜不易讀懂,所以日志掘金就像淘金一樣,從茫茫的數(shù)據(jù)海洋中,通過(guò)過(guò)濾、清洗,篩出有價(jià)值的關(guān)鍵信息—— KPI(黃金)。

那么繼續(xù)思考,如何通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)源”過(guò)濾出“KPI”呢?下面是一個(gè)簡(jiǎn)要的數(shù)據(jù)掘金流程圖,請(qǐng)稍微耐點(diǎn)心看看(圖下的文字解讀會(huì)讓你柳暗花明又一村):

用戶上網(wǎng)產(chǎn)生的行為被“日志文件”記錄下來(lái),因?yàn)榫W(wǎng)站的訪問(wèn)量很大,所以產(chǎn)生的日志文件也很大,為了能夠更高效的對(duì)這個(gè)文件進(jìn)行分析,所以把它保存到一個(gè)叫“

HDFS

”的分布式文件系統(tǒng)中。這個(gè)過(guò)程中一份完整的“日志文件”會(huì)被拆分成n個(gè)小文件(按照每個(gè)小文件64MB等分),拆分后的每個(gè)小文件會(huì)再?gòu)?fù)制2個(gè)備份(n個(gè)小文件就變成了3n個(gè)),然后將這些小文件保存到“

HDFS

”系統(tǒng)的劃分出來(lái)的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上(一個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)可以簡(jiǎn)單理解為一臺(tái)電腦),保存的過(guò)程中同一份小文件和它的拷貝要保存在不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上(目的是為了防止某幾臺(tái)電腦壞了,沒(méi)有備份的話就會(huì)造成文件缺失)。

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通過(guò)上面的過(guò)程,接下來(lái)從一個(gè)大日志文件中查找數(shù)據(jù)就演變?yōu)榭梢岳靡蝗河?jì)算節(jié)點(diǎn)(計(jì)算機(jī)),同時(shí)從n個(gè)小文件中并行的查找數(shù)據(jù)了,然后再將每個(gè)節(jié)點(diǎn)查找的結(jié)果進(jìn)行合并匯總,這個(gè)過(guò)程就是 MapReduce 數(shù)據(jù)清洗。

這個(gè)過(guò)程有點(diǎn)復(fù)雜,舉個(gè)栗子:從一個(gè)包含一組單詞的文件中(理解為“日志文件”)統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。首先將一個(gè)大文件拆分為三個(gè)小文件,然后分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)小文件中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù),最后匯總每個(gè)小文件統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

經(jīng)過(guò) MapReduce 數(shù)據(jù)清洗之后,從一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則、大而全的日志文件中提取出需要的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)了,請(qǐng)注意提取后的數(shù)據(jù)依然保存在HDFS中。

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文章題目:怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析-創(chuàng)新互聯(lián)
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