怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析

這篇文章主要為大家分析了怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析的相關知識點，內(nèi)容詳細易懂，操作細節(jié)合理，具有一定參考價值。如果感興趣的話，不妨跟著跟隨小編一起來看看，下面跟著小編一起深入學習“怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析”的知識吧。

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“大數(shù)據(jù)”這個詞兒已經(jīng)在 IT 圈蔓延到各個領域，如果真要刨根問底的問一句“如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析”，恐怕是 IT

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

首先，用5秒鐘的時間掃描一下下面的這段內(nèi)容吧：

知道上面是一段日志文件的片段的請舉手。敢問閣下您是一位受人尊敬的碼農(nóng)吧？

看上面內(nèi)容像天書的請舉手。請不要懷疑自己的能力，證明你是一個正常人，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，看起來是不是有點感覺了。

每當你訪問一個網(wǎng)站時，從你打開網(wǎng)站首頁開始，到你離開那個網(wǎng)站，只要網(wǎng)站愿意，你的一舉一動就會不停的產(chǎn)生類似上面這樣日志記錄，無數(shù)人的訪問會產(chǎn)生大量的訪問記錄，這個網(wǎng)站的“用戶訪問情況大數(shù)據(jù)”就這樣產(chǎn)生了。

接著思考，這些用戶訪問情況的大數(shù)據(jù)有什么價值呢？

沒錯！做網(wǎng)站用戶行為分析呀，了解用戶在網(wǎng)站上的動向、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)站的運營決策提供數(shù)據(jù)參考等等，這個過程用一句帶點技術范兒的話總結就是：“日志掘金“。

日志掘金就是大數(shù)據(jù)分析的一個具體的應用場景。因為原始的日志文件（數(shù)據(jù)源）的信息是大而全的，而且結構有些復雜不易讀懂，所以日志掘金就像淘金一樣，從茫茫的數(shù)據(jù)海洋中，通過過濾、清洗，篩出有價值的關鍵信息—— KPI（黃金）。

那么繼續(xù)思考，如何通過技術實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)源”過濾出“KPI”呢？下面是一個簡要的數(shù)據(jù)掘金流程圖，請稍微耐點心看看（圖下的文字解讀會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，因為網(wǎng)站的訪問量很大，所以產(chǎn)生的日志文件也很大，為了能夠更高效的對這個文件進行分析，所以把它保存到一個叫“

HDFS

”的分布式文件系統(tǒng)中。這個過程中一份完整的“日志文件”會被拆分成n個小文件（按照每個小文件64MB等分），拆分后的每個小文件會再復制2個備份（n個小文件就變成了3n個），然后將這些小文件保存到“

HDFS

”系統(tǒng)的劃分出來的存儲節(jié)點上（一個存儲節(jié)點可以簡單理解為一臺電腦），保存的過程中同一份小文件和它的拷貝要保存在不同的存儲節(jié)點上（目的是為了防止某幾臺電腦壞了，沒有備份的話就會造成文件缺失）。

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通過上面的過程，接下來從一個大日志文件中查找數(shù)據(jù)就演變?yōu)榭梢岳靡蝗河嬎愎?jié)點（計算機），同時從n個小文件中并行的查找數(shù)據(jù)了，然后再將每個節(jié)點查找的結果進行合并匯總，這個過程就是 MapReduce 數(shù)據(jù)清洗。

這個過程有點復雜，舉個栗子：從一個包含一組單詞的文件中（理解為“日志文件”）統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。首先將一個大文件拆分為三個小文件，然后分別統(tǒng)計每個小文件中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)，最后匯總每個小文件統(tǒng)計的結果。

經(jīng)過 MapReduce 數(shù)據(jù)清洗之后，從一個數(shù)據(jù)結構不規(guī)則、大而全的日志文件中提取出需要的關鍵指標數(shù)據(jù)了，請注意提取后的數(shù)據(jù)依然保存在HDFS中。

這篇文章主要為大家分析了怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析的相關知識點，內(nèi)容詳細易懂，操作細節(jié)合理，具有一定參考價值。如果感興趣的話，不妨跟著跟隨小編一起來看看，下面跟著小編一起深入學習“怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析”的知識吧。

標題名稱：怎樣深入淺出大數(shù)據(jù)分析
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