分析大數(shù)據(jù)集成顯卡能行嗎？

是的，那時候會特別卡，沒有辦法收集100%的大數(shù)據(jù)，所以還是不建議用集成顯卡。

學習大數(shù)據(jù)需要什么基礎？

大數(shù)據(jù)需要開發(fā)技能，比如python語言，需要通過編程來抓取數(shù)據(jù)。當然前端需要Html和javascript，抓取的數(shù)據(jù)會通過前端進行整合和展示。所以我個人認為學習一門開發(fā)語言是很有必要的。

如何做好大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析？

大數(shù)據(jù)技術大數(shù)據(jù)技術包括:

1)數(shù)據(jù)采集:ETL工具負責將分布式、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等提取到臨時中間層進行清洗、轉換和集成，最終加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎。

2)數(shù)據(jù)訪問:關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

3)基礎設施:云存儲、分布式文件存儲等。

4)數(shù)據(jù)處理:NLP(自然語言處理)是研究人機交互的語言問題的學科。自然語言處理的關鍵是讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理也叫自然語言理解和計算語言學。一方面是語言信息處理的一個分支，另一方面是人工智能的核心課題之一。

5)統(tǒng)計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和快速聚類。

6)數(shù)據(jù)挖掘:分類、估計、預測、親和分組或關聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、描述和可視化)、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(文本、Web、圖形圖像、視頻、音頻等)。)模型預測:預測模型、機器學習、建模與仿真。7)結果呈現(xiàn):云計算、標簽云、關系圖等。

1.搭建大數(shù)據(jù)分析平臺面對各種來源的海量數(shù)據(jù)，如何有效分析這些零散的數(shù)據(jù)，獲取有價值的信息，一直是大數(shù)據(jù)研究領域的熱點問題。、、

在搭建大數(shù)據(jù)分析平臺之前，我們首先要闡明業(yè)務需求場景和用戶。;需求。通過大數(shù)據(jù)分析平臺，你想要什么有價值的信息，需要訪問什么數(shù)據(jù)，明確一個基于場景業(yè)務需求的大數(shù)據(jù)平臺應該具備的基本功能，從而確定平臺建設過程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。(1)操作系統(tǒng)的選擇

操作系統(tǒng)一般使用開源版本的RedHat、Centos或Debian作為底層構建平臺，要根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺上要構建的數(shù)據(jù)分析工具所支持的系統(tǒng)來選擇正確的操作系統(tǒng)版本。

(2)構建Hadoop集群

Hadoop作為開發(fā)和運行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的軟件平臺，在大量廉價計算機組成的集群中實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計算。Hadoop框架的核心設計是HDFS和MapReduce。HDFS是一個高度容錯的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上，可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適合有大數(shù)據(jù)集的應用。MapReduce是一種編程模型，可以從海量數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，最終返回結果集。在生產(chǎn)實踐中，Hadoop非常適合大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析應用，適合服務于數(shù)千到數(shù)萬臺大型服務器的集群運行，支持PB級存儲容量。

(3)選擇數(shù)據(jù)訪問和預處理工具。

面對各種來源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)訪問就是把這些零散的數(shù)據(jù)整合起來，綜合分析。數(shù)據(jù)訪問主要包括文件日志訪問、數(shù)據(jù)庫日志訪問、關系數(shù)據(jù)庫訪問和應用程序訪問。常用的數(shù)據(jù)訪問工具有Flume、Logstash、NDC(網(wǎng)易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng))和sqoop。對于實時性要求較高的業(yè)務場景，如社交網(wǎng)站、新聞等存在的數(shù)據(jù)信息流需要快速處理和反饋。，然后開源Strom，Sparkstreaming等。可用于數(shù)據(jù)訪問。

數(shù)據(jù)預處理是從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立寬表，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，會用到HiveSQL、SparkSQL、Impala等工具。隨著業(yè)務量的增加，需要訓練和清洗的數(shù)據(jù)會越來越復雜。azkaban或oozie可以作為工作流調度引擎，解決hadoop或spark等多個計算任務之間的依賴問題。

(4)數(shù)據(jù)存儲

除了在Hadoop中已經(jīng)廣泛應用于數(shù)據(jù)存儲的HDFS之外，Hbase這種分布式、面向列的開源數(shù)據(jù)庫也是常用的。Hbase是部署在HDFS上的鍵/值系統(tǒng)。像Hadoop，Hbase的目標主要是依靠水平擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器來提高計算和存儲能力。同時，Yarn、hadoop的資源管理器，可以為上層應用提供統(tǒng)一的資源管理和調度，在利用率和資源統(tǒng)一性方面給集群帶來了很大的好處。

(5)選擇數(shù)據(jù)挖掘工具。

Hive可以將結構化數(shù)據(jù)映射到數(shù)據(jù)庫表中，并提供HQL的查詢功能。Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎設施，是一個減少MapReduce編寫工作的批處理系統(tǒng)。它的出現(xiàn)可以讓精通SQL技能，但不熟悉MapReduce、編程能力弱、不擅長Java的用戶在HDFS大規(guī)模數(shù)據(jù)集上用SQL語言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。Impala是Hive的補充，可以實現(xiàn)高效的SQL查詢。但Impala將整個查詢過程劃分為一個執(zhí)行計劃樹，而不是一系列MapReduce任務，相比Hive具有更好的并發(fā)性，避免了不必要的中間排序和洗牌。

可以對數(shù)據(jù)進行建模和分析，以及機器學習相關的知識和常見的機器學習算法，如貝葉斯、logistic回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、協(xié)同過濾等。，將被使用。

(6)數(shù)據(jù)可視化和輸出API

處理后的數(shù)據(jù)可以接入主流BI系統(tǒng)，如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI、國內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易(免費試用)，結果可以可視化進行決策分析；或者回到線上，支持線上業(yè)務的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)分析1。視覺分析

大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家認可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認的價值。另一方面也是因為這些數(shù)據(jù)挖掘算法可以更快的處理大數(shù)據(jù)。如果一個算法需要幾年時間才能得出結論，大數(shù)據(jù)的價值就無從談起。

3.預測分析

大數(shù)據(jù)分析的最終應用領域之一是預測分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征。通過科學建模，可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

非結構化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具來系統(tǒng)地分析和提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計得足夠充分足夠的人工智能主動從數(shù)據(jù)中提取信息。

5.數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理。無論是學術研究還是商業(yè)應用，高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以保證分析結果的真實性和價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)處理1。大數(shù)據(jù)處理之一

收集大數(shù)據(jù)是指使用多個數(shù)據(jù)庫從客戶端(以Web、App或傳感器等形式)接收數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進行簡單的查詢和處理。例如，電子商務公司使用傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫如MySQL和Oracle來存儲每筆交易的數(shù)據(jù)。此外，Redis和MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)收集。在大數(shù)據(jù)采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是高并發(fā)，因為可能會有成千上萬的用戶同時訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪問量高峰時達到數(shù)百萬，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫來支撐。而如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和碎片化，確實需要深入的思考和設計。

2.第二大數(shù)據(jù)處理

導入/預處理雖然采集端有很多數(shù)據(jù)庫，但是要想對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，就要把這些數(shù)據(jù)從前端導入到一個集中式的大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲集群中，在導入的基礎上可以做一些簡單的清理和預處理工作。也有一些用戶在導入時會使用來自Twitter的Storm來流數(shù)據(jù)，以滿足一些業(yè)務的實時計算需求。導入和預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入數(shù)據(jù)量大，往往達到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.第三大數(shù)據(jù)處理

統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集群對存儲在其中的海量數(shù)據(jù)進行分析和分類，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。在這方面，一些實時需求將使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata、基于MySQL的Infobright等。，而一些基于批處理或半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，會占用大量的系統(tǒng)資源，尤其是I/O。

4.第四大數(shù)據(jù)處理

不同于以往的統(tǒng)計和分析過程，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有預設的主題，主要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)上的各種算法。計算，從而起到預測的作用，以滿足一些高層數(shù)據(jù)分析的需要。典型的算法包括用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop看象人。這個過程的特點和挑戰(zhàn)是，用于挖掘的算法非常復雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計算量非常大。常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要是單線程的。