spark大數據挖掘競賽

⑴ spark和hadoop哪個好

大數據的浪潮風靡全球的時候，Spark火了。在國外 Yahoo!、Twitter、Intel、Amazon、Cloudera 等公司率先應用並推廣 Spark 技術，在國內阿里巴巴、網路、淘寶、騰訊、網易、星環等公司敢為人先，並樂於分享。在隨後的發展中，IBM、Hortonworks、微策略等公司紛紛將 Spark 融進現有解決方案，並加入 Spark 陣營。Spark 在IT業界的應用可謂星火燎原之勢。
創新都是站在巨人的肩膀上產生的，在大數據領域Spark也不例外。在 Spark 出現前，要在一個平台內同時完成批處理、各種機器學習、流式計算、圖計算、SQL 查詢等數種大數據分析任務，就不得不與多套獨立的系統打交道，這需要系統間進行代價較大的數據轉儲，但是這無疑會增加運維負擔。Spark一開始就瞄準了性能，實現了在內存中計算。 話題討論：1.Spark為啥這么火？Spark框架採用的編程語言是什麼？是否容易上手？2. Spark能否成為Hadoop的替代者呢？為什麼？它們有哪些相似點與區別？3.作為一種內存的迭代計算框架，Spark使用哪些場景？4.淘寶為什麼會選擇Spark計算框架呢？5.Mesos 是一個能夠讓多個分布式應用和框架運行在同一集群上的集群管理平台。那麼它是如何來調度和運行Spark的呢？6.Spark 為什麼會選擇彈性分布式數據集（RDD）作為它的數據存儲核心？而不是分布式共享內存（Distributed Shared Memory）DSM？它們有哪些區別？ 7.Spark on YARN與Spark有啥區別？8.有人覺得，大數據時代，最精髓的IT技術是Hadoop ,Yarn,Spark，您是否體驗過？看好哪個？
1.Spark為啥這么火？Spark框架採用的編程語言是什麼？是否容易上手？
Spark是基於內存的迭代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合，如pageRank、K-Means等演算法就非常適合內存迭代計算。Spark整個生態體系正逐漸完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的數據倉庫後，那就完全能與Hadoop生態體系相媲美。 Spark框架採用函數式編程語言Scala，Scala語言的面向對象、函數式、高並發模型等特點，使得Spark擁有了更高的靈活性及性能。如果你學過java，可能會對scala中的一些新概念表示陌生，如隱式轉換、模式匹配、伴生類等，但一旦入門，你會感覺scala語言的簡潔與強大。
2. Spark能否成為Hadoop的替代者呢？為什麼？它們有哪些相似點與區別？
兩者的側重點不同，使用場景不同，個人認為沒有替代之說。Spark更適合於迭代運算比較多的ML和DM運算。因為在Spark裡面，有RDD的概念。RDD可以cache到內存中，那麼每次對RDD數據集的操作之後的結果，都可以存放到內存中，下一個操作可以直接從內存中輸入，省去了MapRece大量的磁碟IO操作。但是，我們也要看到spark的限制：內存。我認為Hadoop雖然費時，但是在OLAP等大規模數據的應用場景，還是受歡迎的。目前Hadoop涵蓋了從數據收集、到分布式存儲，再到分布式計算的各個領域，在各領域都有自己獨特優勢。
3. 作為一種內存的迭代計算框架，Spark適用哪些場景？
適用於迭代次數比較多的場景。迭代次數多的機器學習演算法等。如pageRank、K-Means等。
4. 淘寶為什麼會選擇Spark計算框架呢？
這主要基於淘寶業務的應用場景，其涉及了大規模的數據處理與分析。其主要是應用Spark的GraphX圖計算，以便進行用戶圖計算：基於最大連通圖的社區發現、基於三角形計數的關系衡量、基於隨機遊走的用戶屬性傳播等。
5.Mesos 是一個能夠讓多個分布式應用和框架運行在同一集群上的集群管理平台。那麼它是如何來調度和運行Spark的呢？
目前在Spark On Mesos環境中，用戶可選擇兩種調度模式之一運行自己的應用程序 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每個應用程序的運行環境由一個Dirver和若干個Executor組成，其中，每個Executor佔用若干資源，內部可運行多個Task（對應多少個「slot」）。應用程序的各個任務正式運行之前，需要將運行環境中的資源全部申請好，且運行過程中要一直佔用這些資源，即使不用，最後程序運行結束後，回收這些資源。舉個例子，比如你提交應用程序時，指定使用5個executor運行你的應用程序，每個executor佔用5GB內存和5個CPU，每個executor內部設置了5個slot，則Mesos需要先為executor分配資源並啟動它們，之後開始調度任務。另外，在程序運行過程中，mesos的master和slave並不知道executor內部各個task的運行情況，executor直接將任務狀態通過內部的通信機制匯報給Driver，從一定程度上可以認為，每個應用程序利用mesos搭建了一個虛擬集群自己使用。 細粒度模式（Fine-grained Mode）：鑒於粗粒度模式會造成大量資源浪費，Spark On Mesos還提供了另外一種調度模式：細粒度模式，這種模式類似於現在的雲計算，思想是按需分配。與粗粒度模式一樣，應用程序啟動時，先會啟動executor，但每個executor佔用資源僅僅是自己運行所需的資源，不需要考慮將來要運行的任務，之後，mesos會為每個executor動態分配資源，每分配一些，便可以運行一個新任務，單個Task運行完之後可以馬上釋放對應的資源。每個Task會匯報狀態給Mesos slave和Mesos Master，便於更加細粒度管理和容錯，這種調度模式類似於MapRece調度模式，每個Task完全獨立，優點是便於資源控制和隔離，但缺點也很明顯，短作業運行延遲大。
6.Spark 為什麼會選擇彈性分布式數據集（RDD）作為它的數據存儲核心？而不是分布式共享內存（Distributed Shared Memory）DSM？它們有哪些區別？
RDD是Spark的最基本抽象,是對分布式內存的抽象使用，實現了以操作本地集合的方式來操作分布式數據集的抽象實現。RDD是Spark最核心的東西，它表示已被分區，不可變的並能夠被並行操作的數據集合，不同的數據集格式對應不同的RDD實現。RDD必須是可序列化的。RDD可以cache到內存中，每次對RDD數據集的操作之後的結果，都可以存放到內存中，下一個操作可以直接從內存中輸入，省去了MapRece大量的磁碟IO操作。這對於迭代運算比較常見的機器學習演算法, 互動式數據挖掘來說，效率提升比較大。 RDD只能從持久存儲或通過Transformations操作產生，相比於分布式共享內存（DSM）可以更高效實現容錯，對於丟失部分數據分區只需根據它的lineage就可重新計算出來，而不需要做特定的Checkpoint。
7.Spark on YARN與Spark有啥區別？
讓Spark運行在一個通用的資源管理系統（如yarn）之上，最大的好處是降低運維成本和提高資源利用率（資源按需分配），部分容錯性和資源管理交由統一的資源管理系統完成。而spark單獨是無法有效提高資源利用率。
8.有人覺得，大數據時代，最精髓的IT技術是Hadoop ,Yarn,Spark，您是否體驗過？看好哪個？
Yarn不就是Hadoop MapRece新框架嗎，這里為何要單獨列出。個人認為當下Hadoop生態體系相當龐大，且技術日趨成熟，Spark還有待發展。如果有一天，Hadoop加進內存計算模型，到時，Spark又會是怎樣的處境呢？

⑵ 科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

1.Spark基於什麼演算法的分布式計算（很簡單）

2.Spark與MapRece不同在什麼地方

3.Spark為什麼比Hadoop靈活

4.Spark局限是什麼

5.什麼情況下適合使用Spark

Spark與Hadoop的對比

Spark的中間數據放到內存中，對於迭代運算效率更高。

Spark更適合於迭代運算比較多的ML和DM運算。因為在Spark裡面，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用

Spark提供的數據集操作類型有很多種，不像Hadoop只提供了Map和Rece兩種操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, receByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多種操作類型，Spark把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count, collect, rece, lookup, save等多種actions操作。

這些多種多樣的數據集操作類型，給給開發上層應用的用戶提供了方便。各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的Data Shuffle一種模式。用戶可以命名，物化，控制中間結果的存儲、分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活。

不過由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。

容錯性

在分布式數據集計算時通過checkpoint來實現容錯，而checkpoint有兩種方式，一個是checkpoint data，一個是logging the updates。用戶可以控制採用哪種方式來實現容錯。

可用性

Spark通過提供豐富的Scala, Java，Python API及互動式Shell來提高可用性。

Spark與Hadoop的結合

Spark可以直接對HDFS進行數據的讀寫，同樣支持Spark on YARN。Spark可以與MapRece運行於同集群中，共享存儲資源與計算，數據倉庫Shark實現上借用Hive，幾乎與Hive完全兼容。

Spark的適用場景

Spark是基於內存的迭代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小（大資料庫架構中這是是否考慮使用Spark的重要因素）

由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。

運行模式

本地模式

Standalone模式

Mesoes模式

yarn模式

Spark生態系統

Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基礎上提供和Hive一樣的H iveQL命令介面，為了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API來實現query Parsing和 Logic Plan generation，最後的PhysicalPlan execution階段用Spark代替Hadoop MapRece。通過配置Shark參數，Shark可以自動在內存中緩存特定的RDD，實現數據重用，進而加快特定數據集的檢索。同時，Shark通過UDF用戶自定義函數實現特定的數據分析學習演算法，使得SQL數據查詢和運算分析能結合在一起，最大化RDD的重復使用。

Spark streaming: 構建在Spark上處理Stream數據的框架，基本的原理是將Stream數據分成小的時間片斷（幾秒），以類似batch批量處理的方式來處理這小部分數據。Spark Streaming構建在Spark上，一方面是因為Spark的低延遲執行引擎（100ms+）可以用於實時計算，另一方面相比基於Record的其它處理框架（如Storm），RDD數據集更容易做高效的容錯處理。此外小批量處理的方式使得它可以同時兼容批量和實時數據處理的邏輯和演算法。方便了一些需要歷史數據和實時數據聯合分析的特定應用場合。

Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark進行圖計算，這是個非常有用的小項目。Bagel自帶了一個例子，實現了Google的PageRank演算法。

End.

⑶ 要學數據挖掘需要哪些基礎

人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等。

數據挖掘從資料庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息，數據挖掘主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據；

作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。

(3)spark大數據挖掘競賽擴展閱讀

數據挖掘起源於「情報深加工」，前身為「知識發現」，其實質就是找尋出數據背後的「故事」。用好數據挖掘技術，就能破除信息化戰場的「數據迷霧」，從而發現數字背後的奧秘，從戰略、戰役、戰術各個層面准確掌握戰場態勢及對手作戰特點。

信息化戰爭中，軍事決策的正確、及時與否，直接決定戰爭行動的成敗。數據挖掘技術的出現，可以幫助軍事決策人員從海量戰場數據中分析獲取有價值信息，進而為作戰籌劃等軍事決策提供有力支撐。

藉助專家系統、遺傳演算法，可高效完成兵力區分、戰術編組、隊形配置等決策；藉助關聯演算法、統計決策，可准確預判敵人的行動路線，對重要目標實施保護；藉助「決策樹」方法、人工神經網路以及可視化技術等，可進行目標火力分配。

數據挖掘還可以進行戰場環境分析，實現戰場態勢的精確感知，為指揮員提供更加清晰的戰場態勢顯示。

⑷ 機器學習系統和大數據挖掘工具有哪些

1、KNIME
KNIME可以完成常規的數據分析，進行數據挖掘，常見的數據挖掘演算法，如回歸、分類、聚類等等都有。而且它引入很多大數據組件，如Hive，Spark等等。它還通過模塊化的數據流水線概念，集成了機器學習和數據挖掘的各種組件，能夠幫助商業智能和財務數據分析。
2、Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析，是用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實踐數據挖掘。使用它，實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，而且用戶無需編寫代碼，它已經有許多模板和其他工具，幫助輕松地分析數據。
3、SAS Data Mining
SAS Data Mining是一個商業軟體，它為描述性和預測性建模提供了更好的理解數據的方法。SAS Data Mining有易於使用的GUI，有自動化的數據處理工具。此外，它還包括可升級處理、自動化、強化演算法、建模、數據可視化和勘探等先進工具。
4、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項目，它的可視化界面做得很好。它允許在不編程的情況下生成各種數據挖掘演算法，而且可以用於異常檢測、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網路。
5、Orange
Orange是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套件，它以Python編寫。它的數據挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行，它還包含了數據分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網路和熱圖的特徵。
6、Rattle
Rattle是一個在統計語言R編寫的開源數據挖掘工具包，是免費的。它提供數據的統計和可視化匯總，將數據轉換為便於建模的表單，從數據中構建無監督模型和監督模型，以圖形方式呈現模型性能，並對新數據集進行評分。它支持的操作系統有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。
7、Python
Python是一個免費且開放源代碼的語言，它的學習曲線很短，便於開發者學習和使用，往往很快就能開始構建數據集，並在幾分鍾內完成極其復雜的親和力分析。只要熟悉變數、數據類型、函數、條件和循環等基本編程概念，就能輕松使用Python做業務用例數據可視化。
8、Oracle Data Mining
Oracle數據挖掘功能讓用戶能構建模型來發現客戶行為目標客戶和開發概要文件，它讓數據分析師、業務分析師和數據科學家能夠使用便捷的拖放解決方案處理資料庫內的數據， 它還可以為整個企業的自動化、調度和部署創建SQL和PL / SQL腳本。
9、Kaggle
Kaggle是全球最大的數據科學社區，裡面有來自世界各地的統計人員和數據挖掘者競相製作最好的模型，相當於是數據科學競賽的平台，基本上很多問題在其中都可以找到，感興趣的朋友可以去看看。
10、Framed Data
最後介紹的Framed Data是一個完全管理的解決方案，它在雲中訓練、優化和存儲產品的電離模型，並通過API提供預測，消除基礎架構開銷。也就是說，框架數據從企業獲取數據，並將其轉化為可行的見解和決策，這樣使得用戶很省心。

⑸ 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。

⑹ 大數據挖掘工程師應具備哪些技能

首先，我們可以從數據獲取、數據存取、數據清洗、數據挖掘分析、內數據可視化、數據報容告等幾個方面入手。

具體涵蓋以下技能：

1、Linux操作系統、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell編程等。

2、Java 開發，掌握多線程、掌握並發包下的隊列、掌握JVM技術、掌握反射和動態代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式協調服務、Zookeeper集群的安裝部署、Zookeeper數據結構、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大數據生態系統知識和技能。

6、Excel、Mysql、Python等數據採集，數據存取分析挖掘工具和技術。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可視化應用能力。

關於大數據挖掘工程師應具備哪些技能，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。

⑺ Storm與Spark，Hadoop相比是否有優勢

Storm優勢就在於Storm是實時的連續性的分布式的計算框架,一旦運行起來,除非你將它殺掉,否則它一直處理計算或等待計算的狀態.Spark和hadoop都做不到.
當然它們各自都有其應用場景,各有各的優勢.可以配合使用.
下面我轉一份別人的資料,講的很清楚.
Storm與Spark、Hadoop這三種框架，各有各的優點，每個框架都有自己的最佳應用場景。
所以，在不同的應用場景下，應該選擇不同的框架。
Storm是最佳的流式計算框架，Storm由Java和Clojure寫成，Storm的優點是全內存計算，所以它的定位是分布式實時計算系統，按照Storm作者的說法，Storm對於實時計算的意義類似於Hadoop對於批處理的意義。
Storm的適用場景：
1）流數據處理
Storm可以用來處理源源不斷流進來的消息，處理之後將結果寫入到某個存儲中去。
2）分布式RPC。由於Storm的處理組件是分布式的，而且處理延遲極低，所以可以作為一個通用的分布式RPC框架來使用。
SparkSpark是一個基於內存計算的開源集群計算系統，目的是更快速的進行數據分析。Spark由加州伯克利大學AMP實驗室Matei為主的小團隊使用Scala開發開發，類似於Hadoop MapRece的通用並行計算框架，Spark基於Map Rece演算法實現的分布式計算，擁有Hadoop MapRece所具有的優點，但不同於MapRece的是Job中間輸出和結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的Map Rece的演算法。
Spark的適用場景：
1）多次操作特定數據集的應用場合
Spark是基於內存的迭代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小。
2）粗粒度更新狀態的應用
由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如Web服務的存儲或者是增量的Web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。
總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。
Hadoop是實現了MapRece的思想，將數據切片計算來處理大量的離線數據數據。Hadoop處理的數據必須是已經存放在HDFS上或者類似HBase的資料庫中，所以Hadoop實現的時候是通過移動計算到這些存放數據的機器上來提高效率。
Hadoop的適用場景：
1）海量數據的離線分析處理
2）大規模Web信息搜索
3）數據密集型並行計算
簡單來說：
Hadoop適合於離線的批量數據處理適用於對實時性要求極低的場景
Storm適合於實時流數據處理，實時性方面做得極好
Spark是內存分布式計算框架，試圖吞並Hadoop的Map-Rece批處理框架和Storm的流處理框架，但是Spark已經做得很不錯了，批處理方面性能優於Map-Rece，但是流處理目前還是弱於Storm，產品仍在改進之中

⑻ 學習數據挖掘需不需要學習spark

學習數據挖掘是需要學習spark的。

學Spark是可以幫助數據挖掘十分有效的進行，同時出於任務管道承接的考慮，當產生多個Stage，需要基於底層文件系統來存儲每一個Stage的輸出結果，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，可以彌補MapRece的不足。Spark具有高效、易用、通用、兼容的特性，這些特性使得計算運行速度提高上百倍，還可以查詢優化程序和物理執行引擎，實現批量和流式數據的高性能。同時Spark支持Java、Python和Scala的API，還支持許多種高級演算法，使用戶可以快速構建不同的應用。可以非常方便地在這些shell中使用Spark集群來驗證解決問題的方法。Spark可以非常方便地與其他的開源產品進行融合。

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⑼ 大數據中的Spark指的是什麼

謝謝邀請！
spark最初是由伯克利大學的amplab於2009年提交的一個項目，現在已經是Apache軟體基金會最活躍的項目，對於spark,apache給出的官方定義是：spark是一個快速和通用的大數據處理引擎。可以理解為一個分布式大數據處理框架，spark是基於Rdd(彈性分布式數據集)，立足於內存計算，在「one stack to rule them all」 的思想引導下 ，打造了一個可以流式處理（spark streaming）,機器學習（mllib）,實時查詢（spark sql）,圖計算（graphx）等各種大數據處理，無縫連接的一棧式計算平台，由於spark在性能和擴展上快速，易用，通用的特點，使之成為一個一體化，多元化的大數據計算平台。
spark的一棧式優勢
1 快速處理，比hadoop快100倍，因為spark是基於內存計算，而hadoop是基於磁碟計算
2易用性，spark支持多種語言
3 通用性強，可以流式處理，及時查詢，圖計算，機器學習
4 可以和hadoop數據集成，運行在yarn上，統一進行資源管理調度
5 活躍和壯大的社區
以上是關於spark的簡單定義，希望我的回答可以採納，謝謝

⑽ 數據挖掘工程師一般都做什麼

數據挖掘工程師一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。簡單的就是說通過大數據分析來獲得一個有用的結果。比如使企業決策智能化、自動化，從而提高企業的工作效率，讓錯誤決策更少出現。比較常見的就是通過一些分析挖掘工具來實現，如Hadoop、 HBase、 Hive、 Kafka、 Storm、 Spark工具等等。

數據挖掘指的是在長期手機的數據中分析和挖掘有價值的信息來提供決策。這個概念主要還是因為ERP（企業資源計劃）和OA(辦公自動化)軟體系統的廣泛應用和發展的基礎上提出的一個概念。因為企業在用這些軟體系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節省，但是這些系統只能對企業的狀態和管理進行一個狀態性的記錄，對長期記錄下來的這些數據的分析和挖掘能力是有限的，雖然很多軟體供應商想出各種辦法來使用這些數據。

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