大數據演算法運算元能力

⑴ 大家覺得大數據分析人員需要掌握哪些核心技能和演算法

1、大數據生命周期
2、大數據技術生態
3、大數據採集與預處理
4、大數據存儲與管理
5、大數據計算模式與系統
6、大數據分析與可視化

⑵ 大數據工程師需要掌握哪些技能

對於大數據工程師而言，您至少要掌握以下技能：
一門JVM系語言：當前大數據生態JVM系語言類的比重極大，某種程度上說是壟斷也不為過。這里我推薦大家學習Java或Scala，至於Clojure這樣的語言上手不易，其實並不推薦大家使用。另外，如今是「母以子貴」的年代，某個大數據框架會帶火它的編程語言的流行，比如Docker之於Go、Kafka之於Scala。因此筆者這里建議您至少要精通一門JVM系的語言。值得一提的，一定要弄懂這門語言的多線程模型和內存模型，很多大數據框架的處理模式其實在語言層面和多線程處理模型是類似的，只是大數據框架把它們引申到了多機分布式這個層面。
計算處理框架：嚴格來說，這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來的趨勢，建議大家一定要去學習；而離線批處理其實已經快過時了，它的分批處理思想無法處理無窮數據集，因此其適用范圍日益縮小。事實上，Google已經在公司內部正式廢棄了以MapRece為代表的離線處理。因此如果要學習大數據工程，掌握一門實時流式處理框架是必須的。當下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風頭正勁的Apache Flink。當然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架：Kafka Streams
分布式存儲框架：雖說MapRece有些過時了，但Hadoop的另一個基石HDFS依然堅挺，並且是開源社區最受歡迎的分布式存儲，絕對您花時間去學習。如果想深入研究的話，Google的GFS論文也是一定要讀的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。當然開源世界中還有很多的分布式存儲，國內阿里巴巴的OceanBase也是很優秀的一個。
資源調度框架：Docker可是整整火了最近一兩年。各個公司都在發力基於Docker的容器解決方案，最有名的開源容器調度框架就是K8S了，但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。後兩者不僅可以調度容器集群，還可以調度非容器集群，非常值得我們學習。
分布式協調框架：有一些通用的功能在所有主流大數據分布式框架中都需要實現，比如服務發現、領導者選舉、分布式鎖、KV存儲等。這些功能也就催生了分布式協調框架的發展。最古老也是最有名的當屬Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。學習大數據工程，分布式協調框架是不能不了解的， 某種程度上還要深入了解。
KV資料庫：典型的就是memcache和Redis了，特別是Redis簡直是發展神速。其簡潔的API設計和高性能的TPS日益得到廣大用戶的青睞。即使是不學習大數據，學學Redis都是大有裨益的。
列式存儲資料庫：筆者曾經花了很長的時間學習Oracle，但不得不承認當下關系型資料庫已經慢慢地淡出了人們的視野，有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對行式存儲不適用於大數據ad-hoc查詢這種弊端開發出了列式存儲，典型的列式存儲資料庫就是開源社區的HBASE。實際上列式存儲的概念也是出自Google的一篇論文：Google BigTable，有興趣的話大家最好讀一下：
消息隊列：大數據工程處理中消息隊列作為「削峰填谷」的主力系統是必不可少的，當前該領域內的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。國內阿里也開源了RocketMQ。這其中的翹楚當屬Apache Kafka了。Kafka的很多設計思想都特別契合分布流式數據處理的設計理念。這也難怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是當今實時流式處理方面的頂級大神。

⑶ 大數據專業主要學習哪些課程能夠快速提升大數據能力么

第一，編程語言
我們需要一定的編程語言基礎。大家可以先學習Java或Pathon。推薦大家學習Java，因為Java已經流行20多年了，並且仍在廣泛使用中。
如果您有Java的基礎，就可以直接步入第二階段學習了。
第二，Linux操作系統
大數據項目最終要部署到集群運行，而集群的部署自然離不開Linux操作系統。學習階段，我們通常會在虛擬機上進行測試，所以我們需要掌握虛擬機的安裝配置。接下來就是Linux常用的操作命令了。
第三，Hadoop
這裡麵包括了兩塊內容，一個是HDFS，分布式文件系統。我們需要掌握Hadoop集群的搭建，以及HDFS API的使用。另一個就是MapRece。MapRece實現大數據的離線計算。我們要掌握MapRece的編程模式及典型案例。如果我們離線計算採用Spark實現，那麼這一階段可以重點掌握HDFS。
第四，Zookeeper
Zookeeper作為一個開源的分布式服務框架，在很多地方都有它的身影。無論是在Hadoop集群的高可用，還是後面的Kafka中，Zookeeper都是比較重要的。
第五，Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張表，並提供類SQL查詢功能。它由Facebook開源，用於解決海量結構化日誌的數據統計。
第六，HBase
Apache HBase是一個開源的NoSQL資料庫，提供對大型數據集的實時讀/寫訪問。
HBase線性擴展使得它能夠處理具有數十億行和數百萬列的大型數據集。
第七，Kafka
Kafka是一種分布式發布-訂閱消息系統，它最初由LinkedIn公司開發，之後成為Apache項目的一部分。它允許用戶進行訂閱並將數據發布到任意數量的系統或實時應用程序中。
第八，Scala
Scala是一種多範式的編程語言，它集成面向對象編程和函數式編程於一身。Scala運行於Java虛擬機上，可以和Java程序無縫混編，互相調用。
第九，Spark
Spark的核心部分有三塊，Spark Core 、Spark SQL、Spark Streaming。Spark Core是最基礎、最核心的部分，這裡面有很多的運算元(大家可以先理解為方法或函數)。利用這些運算元，可以方便快捷地進行離線計算。Spark SQL，可以使用類sql語句處理結構化數據。Spark Streaming則用來處理實時數據。

⑷ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

⑸ 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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⑹ 大數據演算法有哪些

大數據是一個很廣的概念，並沒有大數據演算法這種東西，您估計想問的是大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯
超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. 回歸
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型（使用在線梯度下降法）。
3.決策樹
DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點和數據是否線性可分的問題，此外，RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調整大量的參數，所以最近RF是一個非常流行的演算法。
4.支持向量機
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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⑺ 大數據需要掌握哪些技能

大數據技術體系龐大，包括的知識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop，

2、學習大數據必須學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。

⑻ 為什麼大數據的簡單演算法要優於小數據的復雜演算法

因為數據是基礎，小數據天然容易過擬合，解決過擬合的辦法最有用的就是依賴數據，越用復雜演算法，越容易過擬合。

計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。

因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。

(8)大數據演算法運算元能力擴展閱讀：

大數據分析的產生旨在於IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然後大數據分析並發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。

也可以追蹤和記錄網路行為，大數據輕松地識別業務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。

⑼ 學大數據需要什麼基礎知識和能力

1.計算機基本理論知識

了解計算機的基本原理，計算機的發展歷史等計算機的基本常識和理論。

示例說明

總結:以上條件並不是一定要達到很高的標准，只要基本都熟悉，都有印象，能夠簡單運用即可。