大數據分析演算法spark

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《Spark大數據分析實戰》（高彥傑/倪亞宇）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Spark大數據分析實戰

豆瓣評分:5.2

作者:高彥傑/倪亞宇

出版社:機械工業出版社

出版年:2016-1-1

頁數:213

內容簡介

本書一共11章：其中第1～3章，主要介紹了Spark的基本概念、編程模型、開發與部署的方法；第4～11章，詳細詳解了熱點新聞分析系統、基於雲平台的日誌數據分析、情感分析系統、搜索引擎鏈接分析系統等的應用與演算法等核心知識點。

作者簡介

高彥傑，畢業於*國人民大學，就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者，對spark及其他開源大數據系統與技術有較為深入的認識和研究，實踐經驗豐富。較早接觸並使用spark，對spark應用開發、spark系統的運維和測試比較熟悉．深度閱讀了spark的源代碼，了解spark的運行機制，擅長spark的查詢優化。

曾著有暢銷書《spark大數據處理：技術、應用與性能優化》。

倪亞宇，清華大學自動化系在讀博士研究生，曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦系統和機器學習演算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

② 大數據分析Apache Spark的應用實例

在考慮Hadoop生態系統中的各種引擎時，重要的是要了解每個引擎在某些用例下效果最佳，並且企業可能需要使用多種工具組合才能滿足每個所需的用例。話雖如此，這里是對Apache Spark的一些頂級用例的回顧。

一、流數據

Apache Spark的關鍵用例是其處理流數據的能力。由於每天要處理大量數據，因此對於公司而言，實時流傳輸和分析數據變得至關重要。Spark Streaming具有處理這種額外工作負載的能力。一些專家甚至認為，無論哪種類型，Spark都可以成為流計算應用程序的首選平台。提出此要求的原因是，Spark Streaming統一了不同的數據處理功能，從而使開發人員可以使用單個框架來滿足其所有處理需求。

當今企業使用Spark Streaming的一般方式包括：

1、流式ETL –在數據倉庫環境中用於批處理的傳統ETL(提取，轉換，載入)工具必須讀取數據，將其轉換為資料庫兼容格式，然後再將其寫入目標資料庫。使用Streaming ETL，在將數據推送到數據存儲之前，將對其進行連續的清理和聚合。

2、數據充實 –這種Spark Streaming功能通過將實時數據與靜態數據相結合來充實實時數據，從而使組織能夠進行更完整的實時數據分析。在線廣告商使用數據充實功能將歷史客戶數據與實時客戶行為數據結合起來，並根據客戶的行為實時提供更多個性化和針對性的廣告。

3、觸發事件檢測 – Spark Streaming使組織可以檢測到可能對系統內部潛在嚴重問題的罕見或異常行為(「觸發事件」)並做出快速響應。金融機構使用觸發器來檢測欺詐性交易並阻止其欺詐行為。醫院還使用觸發器來檢測潛在的危險健康變化，同時監視患者的生命體征-向正確的護理人員發送自動警報，然後他們可以立即採取適當的措施。

4、復雜的會話分析 –使用Spark Streaming，與實時會話有關的事件(例如登錄網站或應用程序後的用戶活動)可以組合在一起並進行快速分析。會話信息還可以用於不斷更新機器學習模型。諸如Netflix之類的公司使用此功能可立即了解用戶在其網站上的參與方式，並提供更多實時電影推薦。

二、機器學習

許多Apache Spark用例中的另一個是它的機器學習功能。

Spark帶有用於執行高級分析的集成框架，該框架可幫助用戶對數據集進行重復查詢，這從本質上講就是處理機器學習演算法。在此框架中找到的組件包括Spark的可擴展機器學習庫(MLlib)。MLlib可以在諸如聚類，分類和降維等領域中工作。所有這些使Spark可以用於一些非常常見的大數據功能，例如預測智能，用於營銷目的的客戶細分以及情感分析。使用推薦引擎的公司將發現Spark可以快速完成工作。

網路安全是Spark 機器學習功能的一個很好的商業案例。通過使用Spark堆棧的各種組件，安全提供程序可以對數據包進行實時檢查，以發現惡意活動的痕跡。在前端，Spark Streaming允許安全分析人員在將數據包傳遞到存儲平台之前檢查已知威脅。到達存儲區後，數據包將通過其他堆棧組件(例如MLlib)進行進一步分析。因此，安全提供商可以在不斷發展的過程中了解新的威脅-始終領先於黑客，同時實時保護其客戶。

三、互動分析

Spark最顯著的功能之一就是其互動式分析功能。MapRece是為處理批處理而構建的，而Hive或Pig等SQL-on-Hadoop引擎通常太慢，無法進行互動式分析。但是，Apache Spark足夠快，可以執行探索性查詢而無需采樣。Spark還與包括SQL，R和Python在內的多種開發語言介面。通過將Spark與可視化工具結合使用，可以交互地處理和可視化復雜的數據集。

下一版本的Apache Spark(Spark 2.0)將於今年的4月或5月首次亮相，它將具有一項新功能- 結構化流 -使用戶能夠對實時數據執行互動式查詢。通過將實時流與其他類型的數據分析相結合，預計結構化流將通過允許用戶針對Web訪問者當前會話運行互動式查詢來促進Web分析。它也可以用於將機器學習演算法應用於實時數據。在這種情況下，將對舊數據進行演算法訓練，然後將其重定向以合並新的數據，並在其進入內存時從中學習。

四、霧計算

盡管大數據分析可能會引起廣泛關注，但真正激發技術界想像力的概念是物聯網(IoT)。物聯網通過微型感測器將對象和設備嵌入在一起，這些微型感測器彼此之間以及與用戶進行通信，從而創建了一個完全互連的世界。這個世界收集了大量數據，對其進行處理，並提供革命性的新功能和應用程序供人們在日常生活中使用。但是，隨著物聯網的擴展，對大量，種類繁多的機器和感測器數據進行大規模並行處理的需求也隨之增加。但是，利用雲中的當前分析功能很難管理所有這些處理。

那就是霧計算和Apache Spark出現的地方。

霧計算將數據處理和存儲分散化，而不是在網路邊緣執行這些功能。但是，霧計算為處理分散數據帶來了新的復雜性，因為它越來越需要低延遲，機器學習的大規模並行處理以及極其復雜的圖形分析演算法。幸運的是，有了Spark Streaming等關鍵堆棧組件，互動式實時查詢工具(Shark)，機器學習庫(MLib)和圖形分析引擎(GraphX)，Spark不僅具有霧計算解決方案的資格。實際上，隨著物聯網行業逐漸不可避免地融合，許多行業專家預測，與其他開源平台相比，Spark有可能成為事實上的霧基礎設施。

現實世界中的火花

如前所述，在線廣告商和諸如Netflix之類的公司正在利用Spark獲得見識和競爭優勢。其他也從Spark受益的著名企業是：

Uber –這家跨國在線計程車調度公司每天都從其移動用戶那裡收集TB級的事件數據。通過使用Kafka，Spark Streaming和HDFS構建連續的ETL管道，Uber可以在收集原始非結構化事件數據時將其轉換為結構化數據，然後將其用於進一步和更復雜的分析。

Pinterest –通過類似的ETL管道，Pinterest可以利用Spark Streaming即時了解世界各地的用戶如何與Pins互動。因此，當人們瀏覽站點並查看相關的圖釘時，Pinterest可以提出更相關的建議，以幫助他們選擇食譜，確定要購買的產品或計劃前往各個目的地的行程。

Conviva –這家流媒體視頻公司每月平均約有400萬個視頻供稿，僅次於YouTube。Conviva使用Spark通過優化視頻流和管理實時視頻流量來減少客戶流失，從而保持一致的流暢，高質量的觀看體驗。

何時不使用Spark

盡管它具有通用性，但這並不一定意味著Apache Spark的內存中功能最適合所有用例。更具體地說，大數據分析Apache Spark的應用實例Spark並非設計為多用戶環境。Spark用戶需要知道他們有權訪問的內存對於數據集是否足夠。添加更多的用戶使此操作變得更加復雜，因為用戶必須協調內存使用量才能同時運行項目。由於無法處理這種類型的並發，用戶將需要為大型批處理項目考慮使用備用引擎，例如Apache Hive。

隨著時間的流逝，Apache Spark將繼續發展自己的生態系統，變得比以前更加通用。在大數據已成為規范的世界中，組織將需要找到最佳方式來利用它。從這些Apache Spark用例可以看出，未來幾年將有很多機會來了解Spark的真正功能。

隨著越來越多的組織認識到從批處理過渡到實時數據分析的好處，Apache Spark的定位是可以在眾多行業中獲得廣泛而快速的採用。

③ spark快速大數據分析怎麼樣

首先大數據spark技術是基於Python和scala編程語言的，熟悉掌握這兩種編程語言是必須的；
其次是要學習spark應用場景、模型和集群搭建等內容；
還有後期的大數據處理等都是必要的知識點

④ 除了spark還有哪些大數據處理

Hadoop包括MapRece和HDFS，目前很火的Spark，如果說代替，只是會代替Hadoop中的MapRece。Spark在任務調度和數據可靠性方面，確實比MapRece要快很多，而且支持將數據緩存到內存中，下次查的時候直接基於內存訪問。

Spark:
是一個基於內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速, Spark 是一種與 Hadoop
相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，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。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。
盡
管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop
文件系統中並行運行。通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室
(Algorithms,Machines,and People Lab) 開發，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有有用差異的一個新的集群計算框架。首先，Spark
是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計，即那些在並行操作之間重用工作數據集（比如機器學習演算法）的工作負載。為了優化這些類型的工作負
載，Spark 引進了內存集群計算的概念，可在內存集群計算中將數據集緩存在內存中，以縮短訪問延遲.
在大數據處理方面相信大家對hadoop已經耳熟能詳，基於GoogleMap/Rece來實現的Hadoop為開發者提供了map、rece原
語，使並行批處理程序變得非常地簡單和優美。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，他們把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count,collect,
rece, lookup,
save等多種actions。這些多種多樣的數據集操作類型，給上層應用者提供了方便。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，控制中間結果的分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活.
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⑤ 如何使用spark做大數據分析

動手實驗Apache Spark的最好方式是使用互動式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell兩種互動式命令行。
可以從 這里下載Apache Spark，下載時選擇最近預編譯好的版本以便能夠立即運行shell。
目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，發布時間是2015年9月9日。
tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz

運行Python Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/pyspark

在本節中不會使用Python Shell進行演示。
Scala互動式命令行由於運行在JVM上，能夠使用java庫。
運行Scala Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/spark-shell

執行完上述命令行，你可以看到下列輸出：
Scala Shell歡迎信息
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.5.0
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0

下面是一些簡單的練習以便幫助使用shell。也許你現在不能理解我們做的是什麼，但在後面我們會對此進行詳細分析。在Scala Shell中，執行下列操作：
在Spark中使用README 文件創建textFileRDD
val textFile = sc.textFile("README.md")

獲取textFile RDD的第一個元素
textFile.first()
res3: String = # Apache Spark

對textFile RDD中的數據進行過濾操作，返回所有包含「Spark」關鍵字的行，操作完成後會返回一個新的RDD，操作完成後可以對返回的RDD的行進行計數
篩選出包括Spark關鍵字的RDD然後進行行計數
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark.count()
res10: Long = 19

要找出RDD linesWithSpark單詞出現最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，將RDD中的各行映射成一個數，然後再使用rece方法找出包含單詞數最多的行。
找出RDD textFile 中包含單詞數最多的行
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => if (a > b) a else b)
res11: Int = 14

返回結果表明第14行單詞數最多。
也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因為map和rece方法接受scala函數字面量作為參數。
在scala shell中引入Java方法
import java.lang.Math
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => Math.max(a, b))
res12: Int = 14

我們可以很容易地將數據緩存到內存當中。
將RDD linesWithSpark 緩存，然後進行行計數
linesWithSpark.cache()
res13: linesWithSpark.type =
MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23
linesWithSpark.count()
res15: Long = 19

上面簡要地給大家演示的了如何使用Spark互動式命令行。
彈性分布式數據集（RDDs）
Spark在集群中可以並行地執行任務，並行度由Spark中的主要組件之一——RDD決定。彈性分布式數據集(Resilient distributed data, RDD)是一種數據表示方式，RDD中的數據被分區存儲在集群中（碎片化的數據存儲方式），正是由於數據的分區存儲使得任務可以並行執行。分區數量越多，並行越高。下圖給出了RDD的表示：

Display- Edit
想像每列均為一個分區（partition ），你可以非常方便地將分區數據分配給集群中的各個節點。
為創建RDD，可以從外部存儲中讀取數據，例如從Cassandra、Amazon簡單存儲服務（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的輸入數據格式中讀取。也可以通過讀取文件、數組或jsON格式的數據來創建RDD。另一方面，如果對於應用來說，數據是本地化的，此時你僅需要使用parallelize方法便可以將Spark的特性作用於相應數據，並通過Apache Spark集群對數據進行並行化分析。為驗證這一點，我們使用Scala Spark Shell進行演示：

⑥ 如何助力Spark大數據分析

Kubernetes如何助力大數據分析
概述
本文為大家介紹一種容器化的數據服務Spark + OSS on ACK，允許Spark分布式計算節點對阿里雲OSS對象存儲的直接訪問。藉助阿里雲Kubernetes容器服務與阿里雲OSS存儲資源的深度整合，允許Spark分布式內存計算，機器學習集群對雲上的大數據直接進行分析和保存結果。
先決條件
你已經通過阿里雲容器服務創建了一個Kubernetes集群，詳細步驟參見創建Kubernetes集群
從容器服務控制台創建一個Spark OSS實例
使用三次點擊來創建一個1 master + 3 worker 的Spark OSS的實例
1 登錄 https://cs.console.aliyun.com/
2 點擊 「應用目錄」
3 選擇 「spark-oss」, 點擊 「參數」

3.（可選）修改工作節點數目 Worker.Replicas: 3

6 點擊 服務， 查看外部端點, 點擊URL訪問Spark集群

7 測試Spark集群
1.打開一個spark-shell
kubectl getpod | grep worker
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-fmzjs 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-mbsc4 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-zhwr4 1/1 Running 0 44m
kubectl exec -itspark -oss-online2-worker-57894f65d8 -fmzjs--/opt/spark/bin/spark -shell--master spark: //spark-oss-online2-master:7077

⑦ Hadoop與分布式數據處理 Spark VS Hadoop有哪些異同點

Spark是一個開源的通用並行分布式計算框架，由加州大學伯克利分校的AMP實驗室開發，支持內存計算、多迭代批量處理、即席查詢、流處理和圖計算等多
種範式。Spark內存計算框架適合各種迭代演算法和互動式數據分析，能夠提升大數據處理的實時性和准確性，現已逐漸獲得很多企業的支持，如阿里巴巴、百
度、網易、英特爾等公司。

針對以下幾個問題來深入的學習

1、 Spark VSHadoop有哪些異同點？

Hadoop:分布式批處理計算，強調批處理，常用於數據挖掘、分析

Spark:是一個基於內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速, Spark 是一種與 Hadoop
相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，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。

Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop
文件系統中並行運行。通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室
(Algorithms,Machines,and People Lab) 開發，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。

雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有有用差異的一個新的集群計算框架。首先，Spark
是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計，即那些在並行操作之間重用工作數據集（比如機器學習演算法）的工作負載。為了優化這些類型的工作負
載，Spark 引進了內存集群計算的概念，可在內存集群計算中將數據集緩存在內存中，以縮短訪問延遲.

在大數據處理方面相信大家對hadoop已經耳熟能詳，基於GoogleMap/Rece來實現的Hadoop為開發者提供了map、rece原
語，使並行批處理程序變得非常地簡單和優美。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，他們把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count,collect,
rece, lookup,
save等多種actions。這些多種多樣的數據集操作類型，給上層應用者提供了方便。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，控制中間結果的分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活.

2、Spark在容錯性方面是否比其他工具更有優越性？

從Spark的論文《Resilient Distributed Datasets:
AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster
Computing》中沒看出容錯性做的有多好。倒是提到了分布式數據集計算，做checkpoint的兩種方式，一個是checkpoint
data，一個是loggingthe
updates。貌似Spark採用了後者。但是文中後來又提到，雖然後者看似節省存儲空間。但是由於數據處理模型是類似DAG的操作過程，由於圖中的某
個節點出錯，由於lineage

chains的依賴復雜性，可能會引起全部計算節點的重新計算，這樣成本也不低。他們後來說，是存數據，還是存更新日誌，做checkpoint還是由用
戶說了算吧。相當於什麼都沒說，又把這個皮球踢給了用戶。所以我看就是由用戶根據業務類型，衡量是存儲數據IO和磁碟空間的代價和重新計算的代價，選擇代
價較小的一種策略。取代給中間結果進行持久化或建立檢查點，Spark會記住產生某些數據集的操作序列。因此，當一個節點出現故障時，Spark會根據存
儲信息重新構造數據集。他們認為這樣也不錯，因為其他節點將會幫助重建。

3、Spark對於數據處理能力和效率有哪些特色？

Spark提供了高的性能和大數據處理能力，使得用戶可以快速得到反饋體驗更好。另一類應用是做數據挖掘，因為Spark充分利用內存進行緩存，利用
DAG消除不必要的步驟，所以比較合適做迭代式的運算。而有相當一部分機器學習演算法是通過多次迭代收斂的演算法，所以適合用Spark來實現。我們把一些常
用的演算法並行化用Spark實現，可以從R語言中方便地調用，降低了用戶進行數據挖掘的學習成本。

Spark配有一個流數據處理模型，與Twitter的
Storm框架相比，Spark採用了一種有趣而且獨特的辦法。Storm基本上是像是放入獨立事務的管道，在其中事務會得到分布式的處理。相
反，Spark採用一個模型收集事務，然後在短時間內（我們假設是5秒）以批處理的方式處理事件。所收集的數據成為他們自己的RDD，然後使用Spark
應用程序中常用的一組進行處理。作者聲稱這種模式是在緩慢節點和故障情況下會更加穩健，而且5秒的時間間隔通常對於大多數應用已經足夠快了。這種方法也很
好地統一了流式處理與非流式處理部分。

總結
這幾天在看Hadoop權威指南、hbase權威指南、hive權威指南、大規模分布式存儲系統、zoopkeeper、大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理等書同時補充，能靜下心來好好的完整的看完一本書，是相當不錯的。

⑧ 求大數據分析技術

列一大堆沒用的。。。
大數據分析技術兩種理解： 一種是 大數據處理涉及到技術， 一種專是 數據挖掘技術
第一種就屬是數據處理流程： 也就是 數據採集 數據清洗 數據存儲 數據挖掘 結果可視化展示 技術。
第二種就是具體的數據挖掘演算法： 主要是 回歸 分類 關聯規則 聚類 異常檢測 這幾種
看你需要哪種？

⑨ 大數據分析方法分哪些類

本文主要講述數據挖掘分析領域中，最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及，數據挖掘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。
其實我想告訴他們的是，數據挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。
使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法。
簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。
下面會詳細介紹這四種方法。
1. 描述型分析：發生了什麼?
最常用的四種大數據分析方法
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什麼會發生?
最常用的四種大數據分析方法
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發生什麼?
最常用的四種大數據分析方法
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。
在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什麼?
最常用的四種大數據分析方法
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。
結論
最後需要說明，每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。

⑩ 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