數據挖掘編譯器

❶ 技術解析Transwarp Inceptor是怎樣煉成的

技術解析Transwarp Inceptor是怎樣煉成的
當前Hadoop技術蓬勃發展，用於解決大數據的分析難題的技術平台開始涌現。Spark憑借性能強勁、高度容錯、調度靈活等技術優勢已漸漸成為主流技術，業界大部分廠商都提供了基於Spark的技術方案和產品。根據Databricks的統計，目前有11個商業的Spark版本。
在使用Spark作出計算平台的解決方案中，有兩種主流編程模型，一類是基於SparkAPI或者衍生出來的語言，另一種是基於SQL語言。SQL作為資料庫領域的事實標准語言，相比較用API(如MapReceAPI，SparkAPI等)來構建大數據分析的解決方案有著先天的優勢：一是產業鏈完善，各種報表工具、ETL工具等可以很好的對接;二是用SQL開發有更低的技術門檻;三是能夠降低原有系統的遷移成本等。因此，SQL語言也漸漸成為大數據分析的主流技術標准。本文將深入解析Inceptor的架構、編程模型和編譯優化技術，並提供基準測試在多平台上的性能對比數據。
1.Inceptor架構
TranswarpInceptor是基於Spark的分析引擎，如圖1所示，從下往上有三層架構：最下面是存儲層，包含分布式內存列式存儲(TranswarpHolodesk)，可建在內存或者SSD上;中間層是Spark計算引擎層，星環做了大量的改進保證引擎有超強的性能和高度的健壯性;最上層包括一個完整的SQL99和PL/SQL編譯器、統計演算法庫和機器學習演算法庫，提供完整的R語言訪問介面。
TranswarpInceptor可以分析存儲在HDFS、HBase或者TranswarpHolodesk分布式緩存中的數據，可以處理的數據量從GB到數十TB，即使數據源或者中間結果的大小遠大於內存容量也可高效處理。另外TranswarpInceptor通過改進Spark和YARN的組合，提高了Spark的可管理性。同時星環不僅僅是將Spark作為一個預設計算引擎，也重寫了SQL編譯器，提供更加完整的SQL支持。
同時，TranswarpInceptor還通過改進Spark使之更好地與HBase融合，可以為HBase提供完整的SQL支持，包括批量SQL統計、OLAP分析以及高並發低延時的SQL查詢能力，使得HBase的應用可以從簡單的在線查詢應用擴展到復雜分析和在線應用結合的混合應用中，大大拓展了HBase的應用范圍。
2.編程模型
TranswarpInceptor提供兩種編程模型：一是基於SQL的編程模型，用於常規的數據分析、數據倉庫類應用市場;二是基於數據挖掘編程模型，可以利用R語言或者SparkMLlib來做一些深度學習、數據挖掘等業務模型。
2.1SQL模型
TranswarpInceptor實現了自己的SQL解析執行引擎，可以兼容SQL99和HiveQL，自動識別語法，因此可以兼容現有的基於Hive開發的應用。由於TranswarpInceptor完整支持標準的SQL 99標准，傳統資料庫上運行的業務可以非常方便的遷移到Transwarp Inceptor系統上。此外Transwarp Inceptor支持PL/SQL擴展，傳統數據倉庫的基於PL/SQL存儲過程的應用(如ETL工具)可以非常方便的在Inceptor上並發執行。另外Transwarp Inceptor支持部分SQL 2003標准，如窗口統計功能、安全審計功能等，並對多個行業開發了專門的函數庫，因此可以滿足多個行業的特性需求。
2.2數據挖掘計算模型
TranswarpInceptor實現了機器學習演算法庫與統計演算法庫，支持常用機器學習演算法並行化與統計演算法並行化，並利用Spark在迭代計算和內存計算上的優勢，將並行的機器學習演算法與統計演算法運行在Spark上。例如：機器學習演算法庫有包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、聚類、線性回歸、關聯挖掘、推薦演算法等，統計演算法庫包括均值、方差、中位數、直方圖、箱線圖等。TranswarpInceptor可以支持用R語言或者SparkAPI在平台上搭建多種分析型應用，例如用戶行為分析、精準營銷、對用戶貼標簽、進行分類。
3.SQL編譯與優化
TranswarpInceptor研發了一套完整的SQL編譯器，包括HiveQL解析器、SQL標准解析器和PL/SQL解析器，將不同的SQL語言解析成中間級表示語言，然後經過優化器轉換成物理執行計劃。SQL語言解析後經過邏輯優化器生成中間級表示語言，而中間表示語言再經過物理優化器生成最終的物理執行計劃。從架構上分，邏輯優化器和物理優化器都包含基於規則的優化模塊和基於成本的優化模塊。
為了和Hadoop生態更好的兼容，Inceptor為一個SQL查詢生成MapRece上的執行計劃和Spark上的執行計劃，並且可以通過一個SET命令在兩種執行引擎之間切換。
3.1SQL編譯與解析
TranswarpInceptor的SQL編譯器會根據輸入的SQL查詢的類型來自動選擇不同的解析器，如PL/SQL存儲過程會自動進入PL/SQL解析器並生成一個SparkRDD的DAG從而在Spark平台上並行計算，標准SQL查詢會進入SQL標准解析器生成Spark或MapRece執行計劃。由於HiveQL和標準的SQL有所出入，為了兼容HiveQL，Transwarp Inceptor保留了HiveQL解析器，並可以對非標准SQL的Hive查詢生成Spark或者Map Rece執行計劃。
3.1.1SQL標准解析器
TranswarpInceptor構建了自主研發的SQL標准解析器，用於解析SQL99& SQL 2003查詢並生成Spark和Map Rece的執行計劃。詞法和語法分析層基於Antlr語法來構建詞法範式，通過Antlr來生成抽象語義樹，並會通過一些上下文的語義來消除沖突並生成正確的抽象語義樹。語義分析層解析上層生成的抽象語義樹，根據上下文來生成邏輯執行計劃並傳遞給優化器。首先Transwarp Inceptor會將SQL解析成TABLE SCAN、SELECT、FILTER、JOIN、UNION、ORDER BY、GROUP BY等主要的邏輯塊，接著會根據一些Meta信息進一步細化各個邏輯塊的執行計劃。如TABLE SCAN會分成塊讀取、塊過濾、行級別過濾、序列化等多個執行計劃。
3.1.2PL/SQL解析器
PL/SQL是Oracle對SQL語言的模塊化擴展，已經在很多行業中有大規模的應用，是數據倉庫領域的重要編程語言。
為了讓存儲過程在Spark上有較好的性能，PL/SQL解析器會根據存儲過程中的上下文關系來生成SQLDAG，然後對各SQL的執行計劃生成的RDD進行二次編譯，通過物理優化器將一些沒有依賴關系的RDD進行合並從而生成一個最終的RDDDAG。因此，一個存儲過程被解析成一個大的DAG，從而stage之間可以大量並發執行，避免了多次執行SQL的啟動開銷並保證了系統的並發性能。
解析並生成SQL級別的執行計劃
3.2SQL優化器
TranswarpInceptor使用Spark作為默認計算引擎，並且開發了完善的SQL優化器，因此在大量的客戶案例性能測試中，TranswarpInceptor的性能領先MapRece 10-100倍，並超越部分開源MPP資料庫。SQL優化器對平台性能的提升居功至偉。
3.2.1基於規則的優化器(RuleBasedOptimizer)
目前為止，TranswarpInceptor共實現了一百多個優化規則，並且在持續的添加新的規則。按照功能劃分，這些規則主要分布在如下幾個模塊：
文件讀取時過濾
在文件讀取時過濾數據能夠最大化的減少參與計算的數據量從而最為有效的提高性能，因此TranswarpInceptor提供了多個規則用於生成表的過濾條件。對於一些SQL中的顯示條件，TranswarpInceptor會盡量將過濾前推到讀取表中;而對於一些隱式的過濾條件，如可以根據joinkey生成的過濾規則，Inceptor會根據語義保證正確性的前提下進行規則生成。
過濾條件前置
TranswarpInceptor能夠從復雜的組合過濾條件中篩選出針對特定表的過濾規則，然後通過SQL語義來確定是否能將過濾條件前推到盡量早的時候執行。如果有子查詢，過濾條件可以遞歸前推入最低層的子查詢中，從而保證所有的冗餘數據被刪除。
超寬表的讀取過濾
對一些列超多的表進行處理的時候，TranswarpInceptor首先會根據SQL語義來確定要讀取的列，並在讀取表的時候進行跨列讀取減少IO和內存消耗。而如果表有過濾條件，Inceptor會做進一步優化，首先只讀取過濾條件相關的列來確定該行記錄是否需要被選擇，如果不是就跳過當前行的所有列，因此能夠最大程度上的減少數據讀取。在一些商業實施中，這些優化規則能夠帶來5x-10x的性能提升。
Shuffle Stage的優化與消除
Spark的shuffle實現的效率非常低，需要把結果寫磁碟，然後通過HTTP傳輸。TranswarpInceptor添加了一些shuffle消除的優化規則，對SQL的DAG中不必要或者是可以合並的shufflestage進行消除或者合並。對於必須要做Shuffle的計算任務，Inceptor通過DAGScheler來提高shuffle的效率：MapTask會直接將結果返回給DAGScheler，然後DAGScheler將結果直接交給Rece Task而不是等待所有Map Task結束，這樣能夠非常明顯的提升shuffle階段的性能。
Partition消除
TranswarpInceptor提供單一值Partition和RangePartition，並且支持對Partition建Bucket來做多次分區。當Partition過多的時候，系統的性能會因為內存消耗和調度開銷而損失。因此，Inceptor提供了多個規則用於消除不必要的Partition，如果上下文中有隱式的對Partition的過濾條件，Inceptor也會生成對partition的過濾規則。
3.2.2基於成本的優化器(CostBasedOptimizer)
基於規則的優化器都是根據一些靜態的信息來產生的，因此很多和動態數據相關的特性是不能通過基於規則的優化來解決，因此TranswarpInceptor提供了基於成本的優化器來做二次優化。相關的原始數據主要來自Meta-store中的表統計信息、RDD的信息、SQL上下文中的統計信息等。依賴於這些動態的數據，CBO會計算執行計劃的物理成本並選擇最有效的執行計劃。一些非常有效的優化規則包括如下幾點：
JOIN順序調優
在實際的案例中，join是消耗計算量最多的業務，因此對join的優化至關重要。在多表JOIN模型中，TranswarpInceptor會根據統計信息來預估join的中間結果大小，並選擇產生中間數據量最小的join順序作為執行計劃。
JOIN類型的選擇
TranswarpInceptor支持Left-mostJoinTree 和 Bush Join Tree，並且會根據統計信息來選擇生成哪種Join模型有最佳性能。此外，Transwarp Inceptor會根據原始表或者中間數據的大小來選擇是否開啟針對數據傾斜模型下的特殊優化等。此外，針對HBase表是否有索引的情況，Transwarp Inceptor會在普通Join和Look-up Join間做個均衡的選擇。
並發度的控制
Spark通過線程級並發來提高性能，但是大量的並發可能會帶來不必要的調度開銷，因此不同的案例在不同並發度下會有最佳性能。TranswarpInceptor通過對RDD的一些屬性進行推算來選擇最佳並發控制，對很多的案例有著2x-3x的性能提升。
4.TranswarpHolodesk內存計算引擎
為了有效的降低SQL分析的延時，減少磁碟IO對系統性能的影響，星環科技研發了基於內存或者SSD的存儲計算引擎TranswarpHolodesk，通過將表數據直接建在內存或者SSD上以實現SQL查詢全內存計算。另外TranswarpHolodesk增加了數據索引功能，支持對多個數據列建索引，從而更大程度的降低了SQL查詢延時。
4.1存儲格式
TranswarpHolodesk基於列式存儲做了大量的原創性改進帶來更高的性能和更低的數據膨脹率。首先數據被序列化後存儲到內存或SSD上以節省者資源佔用。如圖3所示，每個表的數據被存儲成若干個Segment，每個Segment被劃分成若干個Block，每個Block按照列方式存儲於SSD或內存中。另外每個Block的頭部都加上Min-MaxFilter和BloomFilter用於過濾無用的數據塊，減少不必要的數據進入計算階段。
TranswarpHolodesk根據查詢條件的謂詞屬性對每個數據塊的對應列構建數據索引，索引列採用自己研發的Trie結構進行組織存儲，非索引列採用字典編碼的方式進行組織存儲。Trie不僅能對具有公共前綴的字元串進行壓縮，而且可以對輸入的字元串排序，從而可以利用二分查找快速查詢所需數據的位置，從而快速響應查詢需求。
HDFS2.6支持StorageTier讓應用程序可以選擇存儲層為磁碟或者SSD，但是沒有專用的存儲格式設計是無法有效利用SSD的讀寫吞吐量和低延，因此現有的Text以及行列混合(ORC/Parquet)都不能有效的利用SSD的高性能。為此驗證存儲結構對性能的影響，我們將HDFS構建在SSD上並選用某基準測試來做了進一步的性能對比，結果如圖4所示：採用文本格式，PCI-ESSD帶來的性能提升僅1.5倍;採用專為內存和SSD設計的Holodesk列式存儲，其性能相比較SSD上的HDFS提升高達6倍。
4.2性能優勢
某運營商客戶在12台x86伺服器上搭建了TranswarpInceptor，將TranswarpHolodesk配置在PCIE-SSD上，並與普通磁碟表以及DB2來做性能對比測試。最終測試數據如圖5所示：
在純粹的count測試一項，Holodesk性能相對於磁碟表最高領先32倍;對於join測試一項，TranswarpHolodesk最高領先磁碟表多達12倍;在單表聚合測試中，Holodesk提升倍數達10~30倍。另外TranswarpHolodesk在和DB2的對比中也表現優秀，兩個復雜SQL查詢在DB2資料庫中需要運行1小時以上，但是在使用TranswarpHolodesk均是分鍾級和秒級就返回結果。
內存的價格大約是同樣容量SSD的十倍左右，為了給企業提供更高性價比的計算方案，TranswarpHolodesk針對SSD進行了大量的優化，使得應用在SSD上運行具有與在內存上比較接近的性能，從而為客戶提供了性價比更高的計算平台。
在對TPC-DS的IO密集型查詢的測試中，無論上構建在PCI-ESSD還是內存上，Holodesk對比磁碟表有一個數量級上的性能提升;而SSD上的Holodesk性能只比內存差10%左右。
5.穩定的Spark執行引擎
企業目前應用開源Spark的主要困難在穩定性、可管理性和功能不夠豐富上。開源Spark在穩定性上還有比較多的問題，在處理大數據量時可能無法運行結束或出現Outofmemory，性能時快時慢，有時比Map/Rece更慢，無法應用到復雜數據分析業務中。
TranswarpInceptor針對各種出錯場景設計了多種解決方法，如通過基於成本的優化器選擇最合適的執行計劃、加強對數據結構內存使用效率的有效管理、對常見的內存出錯問題通過磁碟進行數據備份等方式，極大提高了Spark功能和性能的穩定性，上述問題都已經解決並經過商業案例的考驗。TranswarpInceptor能穩定的運行7*24小時，並能在TB級規模數據上高效進行各種穩定的統計分析。
6.SQL引擎效能驗證
TPC-DS是TPC組織為DecisionSupportSystem設計的一個測試集，包含對大數據集的統計/報表生成/聯機查詢/數據挖掘等復雜應用，測試用的數據有各種不同的分布與傾斜，與真實場景非常接近。隨著國內外各代表性的Hadoop發行版廠商以TPC-DS為標准測評產品，TPC-DS也就逐漸成為了業界公認的Hadoop系統測試准則。
6.1驗證對比的平台和配置
我們搭建了兩個集群分別用於TranswarpInceptor與ClouderaDataHub/Impala的測試。
6.2TranswarpInceptorVS Cloudera Impala
TranswarpInceptor由於有完善的SQL支持，能夠運行全部所有的99個SQL查詢。而由於Cloudera官方發布的TPC-DS測試集只包含19個SQL案例，因此我們只能運行這19個SQL，實驗證明這部分查詢在Impala上全部正常運行完成。
6.3TranswarpInceptorVS Map Rece
我們使用了同樣的硬體和軟體配置完成和開源的Hive執行效率相比，TranswarpInceptor能夠帶來10x-100x的性能提升。圖8是TPC-DS的部分SQL查詢在Inceptor和CDH5.1Hive的性能提升倍數，其中最大的提升倍數竟可達到123倍。
7.結語
隨著在大數據領域國內外開始處於同一起跑線，我們相信像星環科技這樣國內具有代表性的Hadoop發行版廠商將在中國的廣闊市場空間中獲得長足發展，並且由於中國市場激烈的競爭與磨練，逐步打磨出超越國外先進廠商的技術與實力。
劉汪根。2013年加入星環，作為早期員工參與了星環大數據平台的構建，現擔任數據平台部研發經理，主要負責與管理星環大數據平台數據平台的研發工作，如SQL編譯器，Spark執行引擎等工作，產品涵括TranswarpInceptor/TranswarpStream等軟體。
【編者按】星環科技從2013年6月開始研發基於Spark的SQL執行引擎，在2013年底推出TranswarpInceptor1.0，並落地了國內首個7x24小時的商用項目。經過1年多的持續創新與改進，星環已經在國內落地了數十個Inceptor的商用項目。這是一篇星環Spark解決方案的技術解析，也是Spark用戶可以效仿的優化之道。

❷ 學校里計算機專業怎麼樣

據我所知，在大學裡面，計算機真正分專業，在研究生階段，之前就是本科，只有一個大專業，叫計算機科學與技術。
至於研究生階段的專業設置，現在主要分3種
1，計算機系統結構，就是俗話說的硬體。其實不限於硬體。主要搞網路體系結構，網格技術，計算機嵌入式結構，計算機結構，甚至是計算機CPU結構設計。其實這些專業，主要是編程，出來以後，除了搞CPU結構設計的，大多數還是做軟體工程師去了。真正的硬體工程師，大多數是學電子的人做的。
2，計算機軟體理論。這個主要是搞資料庫，操作系統，網路軟體，中間件，數據挖掘什麼的，出來以後肯定是軟體工程師。
3，計算機應用。這個什麼都有，肯定是偏軟體。還有一些所謂的計算機圖象處理，計算機識別，專家系統什麼的。
現在很多學校還開始了一個叫 網路安全 的二級學科。

其實我告訴你，我是國內一個重點大學計算機本科出來的，本科的時候，你要是用心學，自學比較勤奮，確實能學到東西，甚至很牛。要是很著混，也能畢業，畢業了什麼都不會，對計算機狗屁都不是。大多數人是混，反正我們學校是這樣，那些不如我們學校的估計也是。比我們學校好的，我不知道。能好些吧。
要是研究生，好一些，會點具體的技術。但是也看你學校，看你水平。

很大一部分學計算機的人畢業以後，做的是和計算機一點關系都沒有的活。或者如上面2個老兄說的，做什麼修理電腦，或者賣電腦，網管，替人做網頁，這些沒有什麼技術含量的工作。
但是如果你真的有本事，學到東西，主要是良好的基礎知識和嫻熟的編程技巧，還有英語，那麼不管你是本科還是研究生，華為，中興，大唐，甚至微軟，NEC，通用電氣這些極其牛的研究型公司就會要你。那就不光是一個工資的問題了，你得到的是一分前途。

計算機還是前景很好，就業比其他專業都容易。其實我覺得不一定非要上計算機專業，我個人認為，現在最好的專業是微電子，就是所謂的電子科學與技術。就是IC。是IT業最賺錢的行業。我覺得計算機本科學東西，編程機會少，所以軟體學不到什麼，硬體又接觸不上，也沒有硬體知識。不如學電子信息工程，極其實用。

好了，差不多就這樣。如果你是一個高考的學生，那麼我今天打這么多字就算沒有白打，我高考的時候就是什麼都不明白。哎。無論學校好壞，只要你大學好好學，都能學出來。關鍵看你自己。專業很重要，比學校重要，專業決定你一生，而學校只是4年的事情。畢業了還可以考研究生。當年我是太在意學校了。最後學校也垃圾，在學校裡面呆的也不開心，學習也沒有學好。
如果你報志願，有一個千萬不能報，就是生物學科。出來沒有工作，即便你是復旦畢業的也一樣。
如果你學習特別好，且不說清華，你要是能考上浙江大學，上海交大，西安交大，華中科大這些工科學校，我建議你報電子科學與技術，就是微電子。因為這個專業一旦你日後上研究生，出來了前途無量。
如果你學習一般，為了以後就業考慮，報電子信息工程就不錯，或者計算機也可以。好好學，出來了總有一份1500元以上的工作等你。研究所，高新企業什麼的，很多地方需要電子類人才。

❸ 做數據挖掘和機器學習的話學c語言的數據結構還是java的數據結構

數據結構是表達計算機存儲、組織數據的方式。比如數組和列表，他們的構成就不一樣，因此會各有適用的情況。C和JAVA只是不同的編程語言，編程語言主要的作用是用於對事情的描述。因此兩種關系不大。既然前期看的c語言的數據結構，建議繼續看c的，編譯理解。我就是適用java語言，而學習的c語言的數據結構。望採納。

❹ 常用的數據分析工具有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。

❺ 數據分析常用哪些工具

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、資料庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。

❻ 數據挖掘需要哪些技能

需要學習工程能力和演算法能力。

工程能力：
（ 1 ）編程基礎：需要掌握一大一小兩門語言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 腳本；需要掌握基本的資料庫語言。
（ 2 ）開發平台： Linux ；建議：掌握常見的命令，掌握 Linux 下的源碼編譯原理。
（ 3 ）數據結構與演算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作。
演算法能力：
（ 1 ）數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論。
（ 2 ）機器學習 / 深度學習：掌握 常見的機器學習模型（線性回歸，邏輯回歸， SVM ，感知機；決策樹，隨機森林， GBDT ， XGBoost ；貝葉斯， KNN ， K-means ， EM 等）。

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❼ 數據挖掘主要涉及到哪些方面的知識

1. 工程能力
（ 1 ）編程基礎：需要掌握一大一小兩門語言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 腳本；需要掌握基本的資料庫語言；
建議：MySQL + python + C++ ；語言只是一種工具，看看語法就好；
推薦書籍：《C++ primer plus 》
（ 2 ）開發平台： Linux ；
建議：掌握常見的命令，掌握 Linux 下的源碼編譯原理；
推薦書籍：《Linux 私房菜》
（ 3 ）數據結構與演算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字元串，樹，圖等），掌握常見的計算機演算法（排序演算法，查找演算法，動態規劃，遞歸等）；
建議：多敲代碼，多刷題；
推薦書籍：《大話數據結構》《劍指 offer 》
（ 4 ）海量數據處理平台： Hadoop （ mr 計算模型，java 開發）或者 Spark （ rdd 計算模型， scala開發），重點推薦後者；
建議：主要是會使用，有精力的話可以看看源碼了解集群調度機制之類的；
推薦書籍：《大數據 spark 企業級實戰》
2. 演算法能力
（ 1 ）數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論
建議：這些是必須要了解的，即使沒法做到基礎扎實，起碼也要掌握每門學科的理論體系，涉及到相應知識點時通過查閱資料可以做到無障礙理解；
（ 2 ）機器學習 / 深度學習：掌握 常見的機器學習模型（線性回歸，邏輯回歸， SVM ，感知機；決策樹，隨機森林， GBDT ， XGBoost ；貝葉斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常見的機器學習理論（過擬合問題，交叉驗證問題，模型選擇問題，模型融合問題等）；掌握常見的深度學習模型（ CNN ，RNN 等）；
建議：這里的掌握指的是能夠熟悉推導公式並能知道模型的適用場景；
推薦書籍：《統計學習方法》《機器學習》《機器學習實戰》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然語言處理：掌握常見的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；
3. 業務經驗
（ 1 ）了解推薦以及計算廣告相關知識；
推薦書籍：《推薦系統實踐》《計算廣告》
（ 2 ）通過參加數據挖掘競賽熟悉相關業務場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

❽ 數據挖掘需要哪些技能

編程語言

數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python最受歡迎。

大數據處理框架

做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。

資料庫知識

這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。

數據結構與演算法

精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。

機器學習/深度學習

機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。

統計學知識

數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。

關於數據挖掘需要哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❾ 軟體工程是干什麼的

軟體工程是一門研究用工程化方法構建和維護有效的、實用的和高質量的軟體的學科。它涉及程序設計語言、資料庫、軟體開發工具、系統平台、標准、設計模式等方面。

在現代社會中，軟體應用於多個方面。典型的軟體有電子郵件、嵌入式系統、人機界面、辦公套件、操作系統、編譯器、資料庫、游戲等。同時，各個行業幾乎都有計算機軟體的應用，如工業、農業、銀行、航空、政府部門等。這些應用促進了經濟和社會的發展，也提高了工作效率和生活效率 。

(9)數據挖掘編譯器擴展閱讀：

軟體工程過程是指為獲得軟體產品，在軟體工具的支持下由軟體工程師完成的一系列軟體工程活動，包括以下四個方面：

1、P（Plan）——軟體規格說明。規定軟體的功能及其運行時的限制。

2、D（DO）——軟體開發。開發出滿足規格說明的軟體。

3、C（Check）——軟體確認。確認開發的軟體能夠滿足用戶的需求。

4、A（Action）——軟體演進。軟體在運行過程中不斷改進以滿足客戶新的需求。

❿ 大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具

大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。

3、高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。

4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。

Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

十、Tableau Public

1、什麼是Tableau Public -大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什麼是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什麼是Google Fusion Tables

對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什麼是NodeXL

它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什麼是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什麼是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什麼是Excel解算器

Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什麼是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現

用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。

2、數據倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數據集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

當然學大數據分析也有很多坑：

《轉行大數據分析師後悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》