杭州hadoop大數據開發與性能調優

㈠ Hadoop的優點和缺點是什麼

Hadoop的優點：

1、Hadoop具有按位存儲和處理數據能力的高可靠性。

2、Hadoop通過可用的計算機集群分配數據，完成存儲和計算任務，這些集群可以方便地擴展到數以千計的節點中，具有高擴展性。

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

4、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，具有高容錯性。

Hadoop的缺點：

1、Hadoop不適用於低延遲數據訪問。

2、Hadoop不能高效存儲大量小文件。

3、Hadoop不支持多用戶寫入並任意修改文件。

關於大數據技術Hadoop學習哪些內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、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。

㈡ 大數據開發工程師Hadoop(HDFS是如何保證數據可靠性的)

HDFS是如何保證數據可靠性的?

（1）安全模式

① HDFS剛啟動時，NameNode進入安全模式，處於安全模式的NameNode不能做任何的文件操作，甚至內部的副本創建也是不允許的，NameNode這時需要和各個DataNode進行通信，獲得DataNode存儲的數據塊信息，並對數據塊信息進行檢查，只有通過了NameNode的檢查，一個數據塊才被認為是安全的。當認為安全的數據塊所佔比例達到了某個閾值，NameNode才會開始啟動；

（2）SecondaryNamenode備份機制

① 在Hadoop中使用SecondaryNameNode來備份NameNode的元數據，以防止在NameNode宕機的時候，能從SecondaryNameNode中恢復出NameNode上的元數據；

② NameNode中保存了整個文件系統的元數據，而SecondaryNameNode的作用就是周期性保存NameNode的元數據。元數據中包括FSImage鏡像文件數據和EditLog編輯日誌。FSImage相當於HDFS的檢查點，NameNode啟動時候會讀取FSImage的內容到內存，並將其與EditLog日誌中的所有修改信息合並生成新的FSImage。在NameNode運行過程中，所有關於HDFS的修改都將寫入EditLog日誌文件中。這樣，如果NameNode宕機，可以通過SecondaryNameNode中保存的FSImage和EditLog數據恢復出NameNode最近的狀態，盡量減少數據的損失；

（3）心跳機制和副本重新創建

① 為了保證NameNode和各個DataNode的聯系，HDFS採用了心跳機制。NameNode周期性的向各個DataNode發送心跳包，而收到心跳包的DataNode要進行回復。因為心跳包是定時發送的，所以NameNode就把要執行的命令也通過心跳包發送給DataNode，而DataNode收到心跳包，一方面要回復NameNode，另一方面就要開始應用數據的傳輸；

② 如果檢測到DataNode失效，NameNode之前保存在這個DataNode上的數據就變成不可用數據。如果有的副本存儲在失效的DataNode上，那麼需要重新創建這個副本，放到另外可用的地方去；

（4）數據一致性

① 一般來講，DataNode與應用交互的大部分情況都是通過網路進行的，而網路數據傳輸帶來的一大問題就是數據是否原樣到達。為了保證數據的一致性，HDFS採用了數據校驗和(checkSum)機制。創建文件時，HDFS會為這個文件生成一個校驗和，校驗和文件和文件本身保存在同一空間中。傳輸數據時會將數據與校驗和數據一起傳輸，應用收到數據後可以進行校驗，如果兩個校驗的結果不同，則文件出錯了，這個數據塊就變成無效的。如果判定為無效，則需要從其他DataNode上讀取副本數據；

(每日1小題，進步1點點)

㈢ 大數據與Hadoop之間的關系

大數據開發人員復可制以通過Hadoop提供的系統級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對於開發人員來說，只需要關注於具體的服務實現就可以了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。所以，Hadoop是大數據開發人員的重要基礎。

由於Hadoop對硬體的要求並不高，所以很多初學者（有Ja-va基礎）都是從Hadoop開始學習大數據的，目前很多商用大數據平台也是基於Hadoop的。

㈣ 大數據技術開發工程師方向

1. Hadoop大數據開發方向
Hadoop是一個開源的大數據分析軟體，也是一種編程模式，通過分布式的方式處理大數據的，在倉儲數據處理方面功能非常強大，而且數據處理成本低，深受企業的喜愛，如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

2. 數據挖掘、數據分析、機器學習方向
數據挖掘和數據分析是現代企業非常重視的一項工作內容，該職位需要進行數據的搜集、整理、分析，並為行業研究、評估和預測提供依據，該工作的完成，需要藉助一定的工具，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS以及大數據魔鏡等，還需要掌握至少一種數據開發和數學建模軟體。
3. 大數據運維&雲計算方向
「雲」是現代比較火的一個詞，雲計算就是其中一個概念，雲計算是計算資源的底層，支撐著上層大數據處理，而大數據的發展趨勢是實時互動式查詢效率和分析能力，因此，大數據運維和雲計算的結合，必然是未來數據處理發展方向。

㈤ 平台運維崗位職責

平台運維崗位職責15篇

隨著社會不斷地進步，崗位職責的使用頻率呈上升趨勢，制定崗位職責可以有效地防止因職務重疊而發生的工作扯皮現象。那麼什麼樣的崗位職責才是有效的呢？下面是我幫大家整理的平台運維崗位職責，僅供參考，大家一起來看看吧。

平台運維崗位職責1

1、熟悉雲技術架構，OpenStack，docker技術等

2、熟悉Unix，linux，windows操作系統，虛擬化平台運維，熟悉腳本開發語言，

3、熟悉IaaS層雲計算與虛擬化概念、有雲主機、雲存儲相關實施經驗

4、熟悉主流雲計算產品，對相關雲產品有運維經驗優先

平台運維崗位職責2

崗位職責：

1.虛擬化、網路存儲、伺服器、數據中心、大數據、相關產品的項目交付或支撐項目遷移上雲;

2.與客戶有效溝通技術方案、項目計劃和進度等，獲得客戶支持和認可;

3.正確理解、有效分析和管理客戶需求;

4.初步掌握項目管理基本方法和工具，並運用到工作中，具備項目技術管理成功實踐;

任職資格：

1.本科學歷，學信網可查，計算機軟體相關專業，具有三年以上相關雲計算工作經驗，熟悉操作系統、網路存儲、資料庫等，熟悉國內主流公有雲服務商應用;

2.熟悉虛擬化技術(KVM/Xen/LXC等)，了解OpenStack,CloudStack等雲計算開源平台，了解Nginx,Nagois,Zabbix,OVS,CEPH等相關開源技術;

3.熟悉路由器、防火牆、交換機、負載均衡等網路設備的配置;

4、具有良好的技術前瞻性，獨立的技術分析及故障處理能力，性格開朗，具有合作精神，良好的服務意識，責任心強;

5、良好的溝通和交流能力，強烈的學習慾望。

6.具有華為雲平台實施和維護經驗(VM，思傑，cytrix)，或具有華為存儲產品認證者(HCNP，HCIE)優先.

平台運維崗位職責3

職責：

1.業務平台的日常管理和維護。

2.伺服器的配置、維護、監控、調優，相關故障、疑難問題排查處理。

3.應用系統性能優化。

4.保障伺服器與業務平台安全，檢查並消除安全漏洞。

5.設計業務平台和伺服器可靠性保障方案、升級方案。

任職要求：

1. 3年以上在線系統運維工作經驗，精通Linux系統及常見服務的安裝配置，熟悉常見的負載均衡實現方案並有實際實施經驗。

2.精通Apache、NginX、MySQL等常用服務的安裝、配置和維護。

3.精通和靈活運用一種以上的腳本語言，包括但不限於：Shell、Python等。

4.能夠熟練排查運維過程中出現的服務故障、系統故障、網路故障。

5.高度的責任感，較強的故障分析及排除能力，善於在工作中學習，能夠承受工作壓力，能適應短期出差和加班。

6.優先考慮：精通LAMP架構，熟悉PHP，有相關大中型在線系統開發及維護經驗。

平台運維崗位職責4

系統平台運維經驗要求:

1.具備aix、linux、windows操作系統的實際操作能力及日常運維能力(安裝、監控、升級、lvm管理等),熟悉常用配置文件修改;

2.熟悉das、nas、san、存儲虛擬化的構架和原理。

3.熟悉dell/emc、hds、netapp、華為等品牌的主流存儲產品,能夠進行配置調整,並獨立完成故障診斷、備件更換等工作;

4.具備存儲級別的容災、數據遷移項目實施經驗優先;

5.熟悉shell腳本,並有一定編寫腳本能力。

6.熟悉vmware、hyper-v等虛擬化平台架構,對vmware的存儲、災備、網路、安全、升級、虛擬機管理、監控和性能等有深刻的理解。具備常見故障的分析和判斷能力,熟悉vmware vsan架構者優先,具備vcp資質優先。

7.了解企業級備份系統構架,對於涉及虛擬機及存儲各種備份技術及應用能熟練應用。

8.有一定的學習能力、抗壓能力、解決問題能力、研究精神。

其他要求:

1、熱愛崗位、勤學肯干,

2、能夠接受日常加班、能夠在一定壓力下工作

3、具有團隊協作精神

4、工作穩定性

工作職責:

1.負責伺服器和存儲操作系統及基本應用的配置、安裝、管理及維護;

2.負責伺服器、存儲設備運行狀態進行監控與巡檢;

3.負責對伺服器、存儲設備的性能進行分析與優化;

4.負責協調供應及二線人員對突發事件的應急處理;

5.負責執行伺服器、存儲、虛擬化相關變更及發布;

6.協助進行資料庫、中間件相關運維工作;協助開展信息安全工作運維工作。

7.負責組織配合二線支持人員進行現場支持工作

平台運維崗位職責5

1.了解市場及用戶需求，負責公司雲產品規劃、方案設計、運營及資源管理;

2.負責面向研發中心的雲產品需求對接，提供雲產品開發方向設計。

3.負責面向雲服務商的技術交流，優化提升公司雲產品、保障公司雲產品的正常運營;

4.解決用戶在使用公司雲產品及其應用過程中的各種問題並做好記錄;

5.負責運營數據的統計與分析，並定期提交分析報告。

平台運維崗位職責6

職責：

1、負責公司海外游戲運營平台基礎應用架構設計、部署、性能調優以及維護。

2、負責公司大數據平台應用環境的架構設計、部署、性能調優以及維護。

3、協助開發部進行平台代碼配置管理的.規劃、流程和策略的制定，嚴格執行代碼的版本管理、發布管理、變更管理和配置審計。

4、負責公司企業郵箱系統的日常運維管理

任職要求：

1、本科以上學歷，三年以上互聯網平台從業經驗，有游戲行業從業經驗優先考慮。

2、精通Centos/Ubuntu等Linux操作系統，對系統性能安全優化有深入理解。

3、精通Lvs/Haproxy+Keepalived+Nginx/openresty+Resin/Tomcat+Redis/Mongodb/Memcache+Mysql的配置、使用以及調優，有豐富的DBA工作經驗。

4、熟悉git版本控制工具的使用。

5、熟悉Jenkins持續集成工具的使用，對maven的構建過程與原理有所了解。

6、熟悉Elk+Zookeeper+Kafka分布式日誌集群系統有比較深入的實際工作經驗。

7、熟悉Hadoop+Spark大數據開發框架，能給予大數據團隊提供基礎的大數據應用服務。

8、熟悉postfix+extmail+SpamAssassin郵件系統的部署;熟悉常用的反垃圾郵件組件。

9、具有shell或python語言開發能力，對自動化運維體系有比較深刻的理解，認同devops工作理念。

平台運維崗位職責7

1、部署環境實施規劃

2、K8S部署安裝

3、GitLab，Nginx，Jenkins，Redis，Mysql，Harbor軟體安裝部署

4、Spring cloud微服務部署

5、遠程訪問軟體安裝

6、伺服器linux系統安裝，KVM虛擬化

7、大數據集群機器容量(CPU，內存，硬碟)以及組件規劃

8、售後技術支持

9.熟悉主流伺服器調測配置

平台運維崗位職責8

雲平台運維工程師杭州漠坦尼科技有限公司杭州漠坦尼科技有限公司,漠坦尼,漠坦尼職責描述:

1、負責基於openstack的雲平台部署、運維工作,參與openstack運維系統的研究工作;

2、負責組織openstack技術研究和攻關工作;

3、負責openstack運維工作;

4、解決openstack雲平台的故障。

5、把握openstack技術發展的大方向,跟進社區及主要商業版本的技術演進路線;

任職要求:

1、對openstack架構和各個模塊有深入的理解,參與過架構設計及優化；

2、了解sdn/nfv,熟練掌握ovs、openflow、vxlan等sdn技術,熟練掌握基本網路原理,可針對不同環境規劃openstack網路;

3、精通linux系統原理,tcp/ip通信原理,熟悉python,熟悉docker,

4、熟悉iptables、ebtables等linux網路技術和常用網路通信協議;

5、熟悉vmware、kvm、hyper-v等虛擬化技術；

平台運維崗位職責9

Responsibility

1、解決藏寶閣各種緊急事件，日常問題查證和BUG跟進處理，與產品及技術溝通協調問題處理方案;

2、利用腳本完善運維處理工具，提交需求優化操作後台，提高運維以及一線工作人員工作效率;

3、對運營數據進行分析，根據運營中出現的問題進行分析，及時輸出分析報告及解決方案;

4、對相關運營流程、活動流程進行梳理，並對一線客服人員進行培訓和規范，提高日常問題及活動問題處理效率及用戶滿意度並對相關KPI負責。

Requirements

1、具有高度的保密意識和責任心，能承受較強的工作壓力;

2、積極主動，敢於接受挑戰，性格開朗，有較強的團隊合作精神，樂於分享;

3、精通夢幻系列、大話系列等公司主流端手游游戲設置，對游戲有一定敏感性

4、熟練Python使用，具有一定的數據分析能力;

4、善於人際溝通，熟悉團隊各類業務流程;

5、熟練使用excel、word、PPT，了解internet網路知識。

平台運維崗位職責10

職責：

1、負責私有雲PaaS平台平台整體功能規劃及系統設計;

2、負責私有雲PaaS平台平台基礎中間件及基礎資料庫服務的規劃及系統設計;

3、負責私有雲PaaS平台平台微服務應用相關的服務規劃及系統設計;

4、負責公司已有IT系統私有雲PaaS平台平台部署的架構和遷移方案設計，並對應用遷移到私有雲PaaS平台上提供技術支持;

5、指導並帶領開發工程師進行詳細設計、系統開發等工作，保障設計方案的實施與落地。

職位要求

1、本科及以上學歷，計算機相關專業，5年以上工作經驗，雲計算相關工作經驗2年以上。

2、具備較強私有雲平台開發能力，至少精通java/Shell編程語言，至少擁有阿里雲、私有雲PaaS平台的設計開發經驗，有完整私有雲平台(IaaS+PaaS)產品搭建經驗值優先;

3、精通docker/Kubernetes容器技術，了解cgroup/Namespace技術原理;

4、熟練OpenShift、Spring Cloud、Dubbo技術，有完整的微服務設計和相關使用規范;

5、熟悉常用中間件(如Redis、RocketMQ、Kafka、ElasticSearch等)及分布式資料庫的原理及集群構建，有實際項目經驗者優先;

6、熟悉分布式架構基本原理，包括分布式計算、分布式存儲、分布式緩存、分布式資料庫、分布式消息中間件等，在高性能計算、並行處理、Linux環境、虛擬化技術、集群部署、分布式任務調度、分布式資源管理等雲計算相關領域有開發經驗者優先;

7、具有物聯網，流媒體等PaaS產品設計開發經驗者優先;

平台運維崗位職責11

職責:

1、配合對系統進行持續優化，滿足高可用、高性能等特性;

2、負責伺服器配置管理、基礎軟體安裝以及性能調優、應用部署等工作;

3、配合解決運維工作中重大故障，性能瓶頸等相關疑難問題;

4、配合優化運維規范、工作流程、應急預案等。

任職要求：

1、兩年以上互聯網運維經驗，了解容量規劃、性能優化;

2、熟悉linux系統，了解tcp/ip以及具有豐富的廣域網、區域網網路絡知識;

3、有網站運維經驗，熟練使用shell腳本編程語言;

4、熟悉MySql，Redis，Elasticsearch等;

5、具有故障排查能力，有很好的技術敏感度;

6、有自動化運維經驗，熟悉Puppet、Saltstack、Ansible以及Fabric的優先;

7、熟悉如Nagios、Cacti、zabbix、zenoss等監控監控軟體並能對相關指標進行分析;

8、有DBA經驗的優先。

平台架構師負責企業服務類Saas產品的架構設計和落地，其中包括但不限於存儲、安全、中間件、網路、DevOps等各類雲產品。下面我給大家帶來關於平台架構師崗位職責，希望會對大家的工作與學習有所幫助。

平台運維崗位職責12

職責：

1、負責已驗收項目的運維工作(系統安裝部署、使用問題咨詢、升級維護等);

2、負責已驗收項目的問題及需求梳理，收集客戶反饋的問題和新需求，整理成文檔;

3、負責已驗收項目的系統維護，包括系統常見問題的處理，確保系統正常運行等;

4、負責已驗收項目的軟體開發及優化，包括軟體使用過程中出現的問題定位、分析、解決，負責軟體Bug修復和新需求功能開發;

5、負責已驗收項目的軟體相關文檔編寫及匯報相關工作。

6、完成部門領導安排的其他日常事務。

任職要求：

1、計算機等相關專業本科及以上學歷;

2、具備良好的溝通協調能力，文檔編寫能力;

3、熟悉java，spring，hibernate，js，jquery，jsp，SQLServer，Oracle資料庫等基礎;

4、有信息化系統運維開發經驗，優先考慮。

5、有環保行業工作背景優先。

平台運維崗位職責13

職責：

1、負責智慧城市平台領域的需求分析、產品與架構設計，編寫核心代碼;

2、負責系統的安全性，高可用性，性能優化以及開放擴展性;

3、制訂和review產品領域的技術規范，指導和培訓開發工程師;

4、負責項目進度把控，線上故障的及時排錯及處理;

5、研究新的web、雲計算、大數據平台和技術;

6、參與技術研發團隊管理工作;

任職要求：

1、5年以上Java研發和軟體設計經驗;

2、2年以大型項目及平台設計經驗，有大型互聯網平台設計與研發經驗優先;

3、熟練掌握主流應用伺服器架構體系，資料庫以及各種中間件技術，如Tomcat、Redis、Memcahced、HTTP、Ajax、MySQL、JMS等;

4、熟悉大規模系統的負載均衡、緩存、網路存儲、網路安全、資料庫高可用設計及性能評估機制;

5、 具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;

6、可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神,能帶領團隊進行主要平台產品的研發和平台升級優化;

7、有團隊管理經驗，熟悉大型項目管理流程規范，有PMP等項目管理證書者優先;

平台運維崗位職責14

職責：

1. 負責公司的新產品研發 ;

2. 深入發掘和分析業務需求，撰寫技術方案和系統設計 ;

3. 核心代碼編寫、指導和培訓工程師、不斷進行系統優化.

崗位要求：

1. JAVA基礎扎實，理解io、多線程、集合等基礎框架，對JVM原理有一定的了解;

2. 4年及以上使用JAVA開發的經驗，對於你用過的開源框架，能了解到它的原理和機制;對Spring,Spring Boot等開源框架熟悉;

3. 熟悉分布式系統的設計和應用，熟悉分布式、緩存、消息等機制;能對分布式常用技術進行合理應用，解決問題;

4. 掌握多線程及高性能的設計與編碼及性能調優;有音視頻伺服器開發經驗;

5. 掌握Linux 操作系統和大型資料庫(Postgresql、MySql、nosql);對sql優化有豐富的經驗;

6. 學習能力強，適應能力好;具備耐心/細心的品質;

7. 喜歡去看及嘗試最新的技術，追求編寫優雅的代碼，從技術趨勢和思路上能影響技術團隊。

網站工程師需要負責網站的日常維護，保證網站的安全，維護相關的工具,是一個公司很重要的崗位。下面我給大家帶來關於網站工程師工作職責，希望會對大家的工作與學習有所幫助。

平台運維崗位職責15

平台運維工程師：

一、

1、 cloudera大數據平台集群規劃與搭建;

2、大數據平台安全防護與應急響應;

3、協助研發團隊對存儲資源以及集群資源統一分配與調度、性能調優、故障分析與診斷;

4、實時監控接入平台的saas服務的所有數據安全等;

5、按照安全架構師的統一規劃實施數據平台等保三級相關配套防護措施;

6、與cloudera等合作夥伴保持良好互動,協調iaas運維工程師解決數據

二、

1、 paas平台日常運行和維護;

2、 paas資源安全防護與應急響應;

3、協助研發團隊對容器與容器鏡像資源統一分配與調度、性能調優、故障分析與診斷;

4、實時監控接入平台物聯設備應用安全、數據安全和網路安全等;

5、配合集團paas平台集群對接,保證上海paas平台高可用性;

6、與paas合作夥伴保持良好互動,協調iaas運維工程師解決各種突發問題

;

㈥ 大數據科學與大數據技術就業方向

數據科學與大數據技術專業就業前景主要是在IT類企業從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。培養具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合創新的能力， 能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

近年來越來越多的人開始從事大數據方向的工作，大數據將會是未來最有發展前景的行業。數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊，畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關:工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。

數據科學與大數據技術專業就業方向：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師。

3、hadoop開發工程師：解決大數據存儲問題。

4、數據分析師。

㈦ 如何讓Hadoop結合R語言做大數據分析

R語言和Hadoop讓我們體會到了，兩種技術在各自領域的強大。很多開發人員在計算機的角度，都會提出下面2個問題。問題1: Hadoop的家族如此之強大，為什麼還要結合R語言？x0dx0a問題2: Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，和R語言的區別是什麼？下面我嘗試著做一個解答：問題1: Hadoop的家族如此之強大，為什麼還要結合R語言？x0dx0ax0dx0aa. Hadoop家族的強大之處，在於對大數據的處理，讓原來的不可能（TB,PB數據量計算），成為了可能。x0dx0ab. R語言的強大之處，在於統計分析，在沒有Hadoop之前，我們對於大數據的處理，要取樣本，假設檢驗，做回歸，長久以來R語言都是統計學家專屬的工具。x0dx0ac. 從a和b兩點，我們可以看出，hadoop重點是全量數據分析，而R語言重點是樣本數據分析。 兩種技術放在一起，剛好是最長補短！x0dx0ad. 模擬場景：對1PB的新聞網站訪問日誌做分析，預測未來流量變化x0dx0ad1:用R語言，通過分析少量數據，對業務目標建回歸建模，並定義指標d2:用Hadoop從海量日誌數據中，提取指標數據d3:用R語言模型，對指標數據進行測試和調優d4:用Hadoop分步式演算法，重寫R語言的模型，部署上線這個場景中，R和Hadoop分別都起著非常重要的作用。以計算機開發人員的思路，所有有事情都用Hadoop去做，沒有數據建模和證明，」預測的結果」一定是有問題的。以統計人員的思路，所有的事情都用R去做，以抽樣方式，得到的「預測的結果」也一定是有問題的。所以讓二者結合，是產界業的必然的導向，也是產界業和學術界的交集，同時也為交叉學科的人才提供了無限廣闊的想像空間。問題2: Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，和R語言的區別是什麼？x0dx0ax0dx0aa. Mahout是基於Hadoop的數據挖掘和機器學習的演算法框架，Mahout的重點同樣是解決大數據的計算的問題。x0dx0ab. Mahout目前已支持的演算法包括，協同過濾，推薦演算法，聚類演算法，分類演算法，LDA, 樸素bayes，隨機森林。上面的演算法中，大部分都是距離的演算法，可以通過矩陣分解後，充分利用MapRece的並行計算框架，高效地完成計算任務。x0dx0ac. Mahout的空白點，還有很多的數據挖掘演算法，很難實現MapRece並行化。Mahout的現有模型，都是通用模型，直接用到的項目中，計算結果只會比隨機結果好一點點。Mahout二次開發，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技術基礎，最好兼有 「線性代數」，「概率統計」，「演算法導論」 等的基礎知識。所以想玩轉Mahout真的不是一件容易的事情。x0dx0ad. R語言同樣提供了Mahout支持的約大多數演算法(除專有演算法)，並且還支持大量的Mahout不支持的演算法，演算法的增長速度比mahout快N倍。並且開發簡單，參數配置靈活，對小型數據集運算速度非常快。x0dx0a雖然，Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，但是和R語言的擅長領域並不重合。集百家之長，在適合的領域選擇合適的技術，才能真正地「保質保量」做軟體。x0dx0ax0dx0a如何讓Hadoop結合R語言？x0dx0ax0dx0a從上一節我們看到，Hadoop和R語言是可以互補的，但所介紹的場景都是Hadoop和R語言的分別處理各自的數據。一旦市場有需求，自然會有商家填補這個空白。x0dx0ax0dx0a1）. RHadoopx0dx0ax0dx0aRHadoop是一款Hadoop和R語言的結合的產品，由RevolutionAnalytics公司開發，並將代碼開源到github社區上面。RHadoop包含三個R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分別是對應Hadoop系統架構中的，MapRece, HDFS, HBase 三個部分。x0dx0ax0dx0a2）. RHiveRHive是一款通過R語言直接訪問Hive的工具包，是由NexR一個韓國公司研發的。x0dx0ax0dx0a3）. 重寫Mahout用R語言重寫Mahout的實現也是一種結合的思路，我也做過相關的嘗試。x0dx0ax0dx0a4）.Hadoop調用Rx0dx0ax0dx0a上面說的都是R如何調用Hadoop，當然我們也可以反相操作，打通JAVA和R的連接通道，讓Hadoop調用R的函數。但是，這部分還沒有商家做出成形的產品。x0dx0ax0dx0a5. R和Hadoop在實際中的案例x0dx0ax0dx0aR和Hadoop的結合，技術門檻還是有點高的。對於一個人來說，不僅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技術，還要具備 軟體開發，演算法，概率統計，線性代數，數據可視化，行業背景 的一些基本素質。在公司部署這套環境，同樣需要多個部門，多種人才的的配合。Hadoop運維，Hadoop演算法研發，R語言建模，R語言MapRece化，軟體開發，測試等等。所以，這樣的案例並不太多。

㈧ 大數據是幹嘛的就業薪資咋樣

大數據工程師有不少細分方向，不同的方向需要具備不同的知識結構，通常情況下大數據工程師分為四個具體的工作領域，分別是大數據底層平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。
大數據專業是做什麼的？
分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務：
1、找出過去事件的特徵：
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。
2、預測未來可能發生的事情：
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
3、找出最優化的結果：
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
除此之外，在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護。負責數據倉庫設計，數據ETL的設計、開發和性能優化。參與構建大數據平台，依託大數據技術建設用戶畫像。
除開以上是需要負責處理的工作，還需要負責分析新的數據需求，完成數據處理的設計(文檔)和實現。對大數據應用產品設計及解決方案設計，通過大數據挖掘用戶需求。負責數據處理程序設計框架改善，數據處理性能優化, 系統數據處理的能力提高等

基礎人才—數據分析師

這里的圖片薪資主要是以一線城市為例，現在在一線城市大數據相關崗位薪資能達到15K-20K，在大數據行業拿到年薪30萬也是比較普遍的一件事

㈨ 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。