隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟和普及，我們發(fā)現(xiàn)借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)可以完美的解決上述問(wèn)題。根據(jù)目前的需求和對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件的掌握，我們對(duì)GPS日志分析系統(tǒng)做了初步的設(shè)計(jì)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)要怎么學(xué)習(xí) ?

方法/步驟 ?

大數(shù)據(jù)日志分析主要是對(duì)開(kāi)源大數(shù)據(jù)組件進(jìn)行整合開(kāi)發(fā)而成，分為：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)分析層等5個(gè)層次。 ?

數(shù)據(jù)采集層 ?

數(shù)據(jù)采集層主要利用開(kāi)源組件Flume對(duì)日志文件進(jìn)行采集。Flume是一個(gè)分布式、高可靠、高可用的海量日志采集軟件，支持定制各類(lèi)的數(shù)據(jù)發(fā)送方，在收集數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，然后寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接收方。 ?

目前我們是對(duì)Flume采集的日志文件做兩個(gè)操作，一是直接發(fā)送給kafka進(jìn)行緩存，二是將數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮后寫(xiě)入HDFS供之后的分析用。

數(shù)據(jù)預(yù)處理 ?

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要對(duì)日志文件進(jìn)行初步的簡(jiǎn)單處理。目前采用Storm從Kafka接收數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。 ?

Storm是一個(gè)分布式、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。它的編程模型非常簡(jiǎn)潔，主要包括三個(gè)組件：Topology、Spout和Bolt。Topology是一個(gè)由多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的拓?fù)鋱D，Spout和Bolt是兩種結(jié)算節(jié)點(diǎn)，它們一起構(gòu)成了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)流向圖。 ?

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層 ?

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層主要用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。目前采用MongoDB存儲(chǔ)結(jié)果數(shù)。 ?

通過(guò)Storm處理后的數(shù)據(jù)，首先緩存到Redis中，每隔一定得時(shí)間間隔，將數(shù)據(jù)批量轉(zhuǎn)存到MongoDB中。 ?

MongoDB是一個(gè)高性能、易部署、易使用的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)之間，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式不固定，可以非常方便的進(jìn)行擴(kuò)充。 ?

04數(shù)據(jù)處理層 ?

數(shù)據(jù)處理層主要采集一些數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，或者進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。 ?

數(shù)據(jù)挖掘主要借助于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘，發(fā)掘潛在的價(jià)值。 ?

比如利用線性回歸算法，預(yù)測(cè)車(chē)輛的停留時(shí)間。利用k-means算法對(duì)位置臨近的出租車(chē)做聚類(lèi)分析，從而發(fā)現(xiàn)最有可能搭載乘客的熱點(diǎn)區(qū)域。根據(jù)速度將軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，從而分析某個(gè)時(shí)間段的道路暢通狀況等。 ?

數(shù)據(jù)分析層 ?

數(shù)據(jù)分析層主要是數(shù)據(jù)的展示和分析。 ?

比如將GPS數(shù)據(jù)加載到地圖上，利用抓路算法將GPS數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，對(duì)分段的軌跡進(jìn)行不同顏色的顯示，可以讓調(diào)度人員對(duì)當(dāng)前時(shí)間段的道路通行情況一目了然，輔助車(chē)輛的調(diào)度。 ?

我秀*不斷提高自身數(shù)據(jù)處理能力，就是為了給您提供更快速、更精準(zhǔn)、更豐富的數(shù)據(jù)分析功能。 ?

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如何學(xué)好大數(shù)據(jù) ?

軟件下載： ?

首先需要下載軟件，使用matlab是需要收費(fèi)的，如何是土豪可以在官網(wǎng)下載;免費(fèi)破解版可以去相關(guān)論壇、貼吧中尋找，網(wǎng)上有很多。 ?

版本選擇： ?

隨著時(shí)間的發(fā)展，軟件版本也更新迭代，或許你會(huì)問(wèn)，我是小白，我到底是下載以前的老版本呢，還是*的呢。 ?

在這里，小編告訴你，你可以下載2014或者2013相關(guān)版本。如果版本太老，功能不是特別完善;如果是*的，你的電腦硬件配置可能會(huì)有些吃力，因?yàn)閙atlab十分吃內(nèi)存。 ?

基礎(chǔ)知識(shí)： ?

你剛開(kāi)始接觸matlab，那就先從最開(kāi)始的例如變量、常量、表達(dá)式、語(yǔ)句以及循環(huán)等開(kāi)始學(xué)習(xí)，這是學(xué)習(xí)任何語(yǔ)言的基礎(chǔ)。 ?

你可以學(xué)習(xí)如何建立.m文件。 ?

工具箱： ?

matlab的強(qiáng)大之處在于有很多的專業(yè)工具箱，里面集成了強(qiáng)大的函數(shù)庫(kù)，當(dāng)然你不可能把所有的都學(xué)會(huì)，而且沒(méi)有必要，你只需要學(xué)習(xí)跟自己專業(yè)相關(guān)的即可。 ?

apps： ?

matlab的另一個(gè)強(qiáng)大功能在于，支持應(yīng)用的安裝，也就是說(shuō)，有很多的應(yīng)用程序，你可以去下載，然后通過(guò)matlab安裝，模塊化設(shè)計(jì)的很不錯(cuò)。你可以搜索matlab apps進(jìn)行查找。 ?

源碼編寫(xiě)： ?

學(xué)習(xí)以上內(nèi)容，也就是你對(duì)matlab有了一個(gè)入門(mén)，如果你想真正的學(xué)號(hào)matlab，就應(yīng)該去多讀函數(shù)的源代碼，然后自己要多練習(xí)。任何一門(mén)語(yǔ)言都不是只調(diào)用函數(shù)庫(kù)中的函數(shù)就能學(xué)好的。例如我打開(kāi)一個(gè)double的函數(shù)實(shí)現(xiàn)，應(yīng)該學(xué)會(huì)是怎么實(shí)現(xiàn)的。 ?

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AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長(zhǎng) ?

醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能，從而可以精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗(yàn)、大型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷(xiāo)售開(kāi)發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長(zhǎng)，預(yù)計(jì)從2017年的6.677億美元達(dá)到2023年的80億美元年均復(fù)合增長(zhǎng)率為52.68%。 ?

未來(lái)手機(jī)芯片將會(huì)內(nèi)建AI運(yùn)算核心 ?

現(xiàn)階段手機(jī)中主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運(yùn)算速度仍比較慢，所以未來(lái)的手機(jī)芯片會(huì)內(nèi)建AI運(yùn)算核心。蘋(píng)果將3D感測(cè)技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營(yíng)智能手機(jī)將在明年跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測(cè)相關(guān)應(yīng)用。

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AI是自主學(xué)習(xí)的終極目標(biāo) ?

AI將“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問(wèn)題。首先，需要為自主機(jī)器打造一個(gè)AI平臺(tái);還要提供一個(gè)能夠讓自主機(jī)器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機(jī)器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?

隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，未來(lái)硅時(shí)代是異質(zhì)性及跨界的整合，同時(shí)還有很多需求未出現(xiàn)。以往的摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則，GPU的計(jì)算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性都在過(guò)去3到5年內(nèi)呈現(xiàn)出爆發(fā)性成長(zhǎng)。 ?

展望未來(lái)，隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等新技術(shù)的逐步成熟，將帶動(dòng)新一波半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)未來(lái)30年榮景，其中包括：內(nèi)存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片，*在半導(dǎo)體的龐大市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)將會(huì)在全球扮演關(guān)鍵的角色。 ?

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大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)軟件 ?

甲骨文大數(shù)據(jù)機(jī)——Oracle Big Data Appliance 詳解：甲骨文大數(shù)據(jù)機(jī) 甲骨文的Big Data Appliance集成系統(tǒng)包括Cloudera的Hadoop系統(tǒng)管理軟件和支持服務(wù)Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系統(tǒng)”。 ?

微軟進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng) 微軟SQL Server新增PDW功能 引大數(shù)據(jù)處理能力 微軟進(jìn)入這一市場(chǎng)實(shí)屬“姍姍來(lái)遲”，而且在一定程度上說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析和內(nèi)存分析計(jì)算市場(chǎng)落下了后腿。2011年初微軟發(fā)布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))，PDW使用了大規(guī)模并行處理來(lái)支持高擴(kuò)展性，它可以幫助客戶擴(kuò)展部署數(shù)百TB級(jí)別數(shù)據(jù)的分析解決方案。 ?

亞馬遜對(duì)于大數(shù)據(jù)的先見(jiàn)之明 亞馬遜將MapReduce作為一項(xiàng)服務(wù) 亞馬遜早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亞馬遜對(duì)Hadoop的需求和應(yīng)用可謂了若指掌，無(wú)論是中小型企業(yè)還是大型組織。彈性MapReduce是一項(xiàng)能夠迅速擴(kuò)展的Web服務(wù)，運(yùn)行在亞馬遜彈性計(jì)算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)(Amazon S3)上。 ?

Teradata跨入大規(guī)模分析領(lǐng)域 Teradata收購(gòu)Aster Data 擴(kuò)張大數(shù)據(jù)市場(chǎng) Teradata是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(EDW)的領(lǐng)導(dǎo)者，在數(shù)據(jù)庫(kù)分析領(lǐng)域不斷推陳出新，但在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域幾乎沒(méi)有很*果。 ?

BDP——BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái) 海致BDP (Business DataPlatform) 連接用戶與工作所需的數(shù)據(jù)，是能提供高效數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和快速查詢的列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)，用戶可以在云平臺(tái)上進(jìn)行多維度、細(xì)顆粒度的分析。你還可以在移動(dòng)端實(shí)時(shí)查看和分享數(shù)據(jù)，輕松把握商業(yè)趨勢(shì)，及時(shí)應(yīng)對(duì)一切變化。 BDP是集中數(shù)據(jù)云端化(Cloud)、數(shù)據(jù)集中化(Centralization)、數(shù)據(jù)消費(fèi)者化(Consumerization)三者為一體的云數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)集中化是指企業(yè)在BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)上可以整合分散的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)口徑(數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方API等)統(tǒng)一接入，講企業(yè)的數(shù)據(jù)很好地使用起來(lái)。相比傳統(tǒng)的BI，使用BDP這類(lèi)的云平臺(tái)(數(shù)據(jù)云端化)不僅能保證數(shù)據(jù)安全，而且無(wú)須運(yùn)維和專業(yè)的IT*，企業(yè)在數(shù)據(jù)方面的成本將大幅削減。BDP產(chǎn)品操作簡(jiǎn)單，企業(yè)每個(gè)人都能很快學(xué)會(huì)使用，降低了數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、使用門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員也能自動(dòng)分析數(shù)據(jù)，更快地做出相應(yīng)的決策，這就是數(shù)據(jù)消費(fèi)者化。 ?