杭州hadoop大数据开发与性能调优

㈠ Hadoop的优点和缺点是什么

Hadoop的优点：

1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。

3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。

4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。

Hadoop的缺点：

1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。

2、Hadoop不能高效存储大量小文件。

3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

关于大数据技术Hadoop学习哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈡ 大数据开发工程师Hadoop(HDFS是如何保证数据可靠性的)

HDFS是如何保证数据可靠性的?

（1）安全模式

① HDFS刚启动时，NameNode进入安全模式，处于安全模式的NameNode不能做任何的文件操作，甚至内部的副本创建也是不允许的，NameNode这时需要和各个DataNode进行通信，获得DataNode存储的数据块信息，并对数据块信息进行检查，只有通过了NameNode的检查，一个数据块才被认为是安全的。当认为安全的数据块所占比例达到了某个阈值，NameNode才会开始启动；

（2）SecondaryNamenode备份机制

① 在Hadoop中使用SecondaryNameNode来备份NameNode的元数据，以防止在NameNode宕机的时候，能从SecondaryNameNode中恢复出NameNode上的元数据；

② NameNode中保存了整个文件系统的元数据，而SecondaryNameNode的作用就是周期性保存NameNode的元数据。元数据中包括FSImage镜像文件数据和EditLog编辑日志。FSImage相当于HDFS的检查点，NameNode启动时候会读取FSImage的内容到内存，并将其与EditLog日志中的所有修改信息合并生成新的FSImage。在NameNode运行过程中，所有关于HDFS的修改都将写入EditLog日志文件中。这样，如果NameNode宕机，可以通过SecondaryNameNode中保存的FSImage和EditLog数据恢复出NameNode最近的状态，尽量减少数据的损失；

（3）心跳机制和副本重新创建

① 为了保证NameNode和各个DataNode的联系，HDFS采用了心跳机制。NameNode周期性的向各个DataNode发送心跳包，而收到心跳包的DataNode要进行回复。因为心跳包是定时发送的，所以NameNode就把要执行的命令也通过心跳包发送给DataNode，而DataNode收到心跳包，一方面要回复NameNode，另一方面就要开始应用数据的传输；

② 如果检测到DataNode失效，NameNode之前保存在这个DataNode上的数据就变成不可用数据。如果有的副本存储在失效的DataNode上，那么需要重新创建这个副本，放到另外可用的地方去；

（4）数据一致性

① 一般来讲，DataNode与应用交互的大部分情况都是通过网络进行的，而网络数据传输带来的一大问题就是数据是否原样到达。为了保证数据的一致性，HDFS采用了数据校验和(checkSum)机制。创建文件时，HDFS会为这个文件生成一个校验和，校验和文件和文件本身保存在同一空间中。传输数据时会将数据与校验和数据一起传输，应用收到数据后可以进行校验，如果两个校验的结果不同，则文件出错了，这个数据块就变成无效的。如果判定为无效，则需要从其他DataNode上读取副本数据；

(每日1小题，进步1点点)

㈢ 大数据与Hadoop之间的关系

大数据开发人员复可制以通过Hadoop提供的系统级服务支持从而帮助企业完成大数据改造，对于开发人员来说，只需要关注于具体的服务实现就可以了，系统级功能已经由Hadoop提供了实现。所以，Hadoop是大数据开发人员的重要基础。

由于Hadoop对硬件的要求并不高，所以很多初学者（有Ja-va基础）都是从Hadoop开始学习大数据的，目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop的。

㈣ 大数据技术开发工程师方向

1. Hadoop大数据开发方向
Hadoop是一个开源的大数据分析软件，也是一种编程模式，通过分布式的方式处理大数据的，在仓储数据处理方面功能非常强大，而且数据处理成本低，深受企业的喜爱，如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

2. 数据挖掘、数据分析、机器学习方向
数据挖掘和数据分析是现代企业非常重视的一项工作内容，该职位需要进行数据的搜集、整理、分析，并为行业研究、评估和预测提供依据，该工作的完成，需要借助一定的工具，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS以及大数据魔镜等，还需要掌握至少一种数据开发和数学建模软件。
3. 大数据运维&云计算方向
“云”是现代比较火的一个词，云计算就是其中一个概念，云计算是计算资源的底层，支撑着上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力，因此，大数据运维和云计算的结合，必然是未来数据处理发展方向。

㈤ 平台运维岗位职责

平台运维岗位职责15篇

随着社会不断地进步，岗位职责的使用频率呈上升趋势，制定岗位职责可以有效地防止因职务重叠而发生的工作扯皮现象。那么什么样的岗位职责才是有效的呢？下面是我帮大家整理的平台运维岗位职责，仅供参考，大家一起来看看吧。

平台运维岗位职责1

1、熟悉云技术架构，OpenStack，docker技术等

2、熟悉Unix，linux，windows操作系统，虚拟化平台运维，熟悉脚本开发语言，

3、熟悉IaaS层云计算与虚拟化概念、有云主机、云存储相关实施经验

4、熟悉主流云计算产品，对相关云产品有运维经验优先

平台运维岗位职责2

岗位职责：

1.虚拟化、网络存储、服务器、数据中心、大数据、相关产品的项目交付或支撑项目迁移上云;

2.与客户有效沟通技术方案、项目计划和进度等，获得客户支持和认可;

3.正确理解、有效分析和管理客户需求;

4.初步掌握项目管理基本方法和工具，并运用到工作中，具备项目技术管理成功实践;

任职资格：

1.本科学历，学信网可查，计算机软件相关专业，具有三年以上相关云计算工作经验，熟悉操作系统、网络存储、数据库等，熟悉国内主流公有云服务商应用;

2.熟悉虚拟化技术(KVM/Xen/LXC等)，了解OpenStack,CloudStack等云计算开源平台，了解Nginx,Nagois,Zabbix,OVS,CEPH等相关开源技术;

3.熟悉路由器、防火墙、交换机、负载均衡等网络设备的配置;

4、具有良好的技术前瞻性，独立的技术分析及故障处理能力，性格开朗，具有合作精神，良好的服务意识，责任心强;

5、良好的沟通和交流能力，强烈的学习欲望。

6.具有华为云平台实施和维护经验(VM，思杰，cytrix)，或具有华为存储产品认证者(HCNP，HCIE)优先.

平台运维岗位职责3

职责：

1.业务平台的日常管理和维护。

2.服务器的配置、维护、监控、调优，相关故障、疑难问题排查处理。

3.应用系统性能优化。

4.保障服务器与业务平台安全，检查并消除安全漏洞。

5.设计业务平台和服务器可靠性保障方案、升级方案。

任职要求：

1. 3年以上在线系统运维工作经验，精通Linux系统及常见服务的安装配置，熟悉常见的负载均衡实现方案并有实际实施经验。

2.精通Apache、NginX、MySQL等常用服务的安装、配置和维护。

3.精通和灵活运用一种以上的脚本语言，包括但不限于：Shell、Python等。

4.能够熟练排查运维过程中出现的服务故障、系统故障、网络故障。

5.高度的责任感，较强的故障分析及排除能力，善于在工作中学习，能够承受工作压力，能适应短期出差和加班。

6.优先考虑：精通LAMP架构，熟悉PHP，有相关大中型在线系统开发及维护经验。

平台运维岗位职责4

系统平台运维经验要求:

1.具备aix、linux、windows操作系统的实际操作能力及日常运维能力(安装、监控、升级、lvm管理等),熟悉常用配置文件修改;

2.熟悉das、nas、san、存储虚拟化的构架和原理。

3.熟悉dell/emc、hds、netapp、华为等品牌的主流存储产品,能够进行配置调整,并独立完成故障诊断、备件更换等工作;

4.具备存储级别的容灾、数据迁移项目实施经验优先;

5.熟悉shell脚本,并有一定编写脚本能力。

6.熟悉vmware、hyper-v等虚拟化平台架构,对vmware的存储、灾备、网络、安全、升级、虚拟机管理、监控和性能等有深刻的理解。具备常见故障的分析和判断能力,熟悉vmware vsan架构者优先,具备vcp资质优先。

7.了解企业级备份系统构架,对于涉及虚拟机及存储各种备份技术及应用能熟练应用。

8.有一定的学习能力、抗压能力、解决问题能力、研究精神。

其他要求:

1、热爱岗位、勤学肯干,

2、能够接受日常加班、能够在一定压力下工作

3、具有团队协作精神

4、工作稳定性

工作职责:

1.负责服务器和存储操作系统及基本应用的配置、安装、管理及维护;

2.负责服务器、存储设备运行状态进行监控与巡检;

3.负责对服务器、存储设备的性能进行分析与优化;

4.负责协调供应及二线人员对突发事件的应急处理;

5.负责执行服务器、存储、虚拟化相关变更及发布;

6.协助进行数据库、中间件相关运维工作;协助开展信息安全工作运维工作。

7.负责组织配合二线支持人员进行现场支持工作

平台运维岗位职责5

1.了解市场及用户需求，负责公司云产品规划、方案设计、运营及资源管理;

2.负责面向研发中心的云产品需求对接，提供云产品开发方向设计。

3.负责面向云服务商的技术交流，优化提升公司云产品、保障公司云产品的正常运营;

4.解决用户在使用公司云产品及其应用过程中的各种问题并做好记录;

5.负责运营数据的统计与分析，并定期提交分析报告。

平台运维岗位职责6

职责：

1、负责公司海外游戏运营平台基础应用架构设计、部署、性能调优以及维护。

2、负责公司大数据平台应用环境的架构设计、部署、性能调优以及维护。

3、协助开发部进行平台代码配置管理的.规划、流程和策略的制定，严格执行代码的版本管理、发布管理、变更管理和配置审计。

4、负责公司企业邮箱系统的日常运维管理

任职要求：

1、本科以上学历，三年以上互联网平台从业经验，有游戏行业从业经验优先考虑。

2、精通Centos/Ubuntu等Linux操作系统，对系统性能安全优化有深入理解。

3、精通Lvs/Haproxy+Keepalived+Nginx/openresty+Resin/Tomcat+Redis/Mongodb/Memcache+Mysql的配置、使用以及调优，有丰富的DBA工作经验。

4、熟悉git版本控制工具的使用。

5、熟悉Jenkins持续集成工具的使用，对maven的构建过程与原理有所了解。

6、熟悉Elk+Zookeeper+Kafka分布式日志集群系统有比较深入的实际工作经验。

7、熟悉Hadoop+Spark大数据开发框架，能给予大数据团队提供基础的大数据应用服务。

8、熟悉postfix+extmail+SpamAssassin邮件系统的部署;熟悉常用的反垃圾邮件组件。

9、具有shell或python语言开发能力，对自动化运维体系有比较深刻的理解，认同devops工作理念。

平台运维岗位职责7

1、部署环境实施规划

2、K8S部署安装

3、GitLab，Nginx，Jenkins，Redis，Mysql，Harbor软件安装部署

4、Spring cloud微服务部署

5、远程访问软件安装

6、服务器linux系统安装，KVM虚拟化

7、大数据集群机器容量(CPU，内存，硬盘)以及组件规划

8、售后技术支持

9.熟悉主流服务器调测配置

平台运维岗位职责8

云平台运维工程师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,漠坦尼职责描述:

1、负责基于openstack的云平台部署、运维工作,参与openstack运维系统的研究工作;

2、负责组织openstack技术研究和攻关工作;

3、负责openstack运维工作;

4、解决openstack云平台的故障。

5、把握openstack技术发展的大方向,跟进社区及主要商业版本的技术演进路线;

任职要求:

1、对openstack架构和各个模块有深入的理解,参与过架构设计及优化；

2、了解sdn/nfv,熟练掌握ovs、openflow、vxlan等sdn技术,熟练掌握基本网络原理,可针对不同环境规划openstack网络;

3、精通linux系统原理,tcp/ip通信原理,熟悉python,熟悉docker,

4、熟悉iptables、ebtables等linux网络技术和常用网络通信协议;

5、熟悉vmware、kvm、hyper-v等虚拟化技术；

平台运维岗位职责9

Responsibility

1、解决藏宝阁各种紧急事件，日常问题查证和BUG跟进处理，与产品及技术沟通协调问题处理方案;

2、利用脚本完善运维处理工具，提交需求优化操作后台，提高运维以及一线工作人员工作效率;

3、对运营数据进行分析，根据运营中出现的问题进行分析，及时输出分析报告及解决方案;

4、对相关运营流程、活动流程进行梳理，并对一线客服人员进行培训和规范，提高日常问题及活动问题处理效率及用户满意度并对相关KPI负责。

Requirements

1、具有高度的保密意识和责任心，能承受较强的工作压力;

2、积极主动，敢于接受挑战，性格开朗，有较强的团队合作精神，乐于分享;

3、精通梦幻系列、大话系列等公司主流端手游游戏设置，对游戏有一定敏感性

4、熟练Python使用，具有一定的数据分析能力;

4、善于人际沟通，熟悉团队各类业务流程;

5、熟练使用excel、word、PPT，了解internet网络知识。

平台运维岗位职责10

职责：

1、负责私有云PaaS平台平台整体功能规划及系统设计;

2、负责私有云PaaS平台平台基础中间件及基础数据库服务的规划及系统设计;

3、负责私有云PaaS平台平台微服务应用相关的服务规划及系统设计;

4、负责公司已有IT系统私有云PaaS平台平台部署的架构和迁移方案设计，并对应用迁移到私有云PaaS平台上提供技术支持;

5、指导并带领开发工程师进行详细设计、系统开发等工作，保障设计方案的实施与落地。

职位要求

1、本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上工作经验，云计算相关工作经验2年以上。

2、具备较强私有云平台开发能力，至少精通java/Shell编程语言，至少拥有阿里云、私有云PaaS平台的设计开发经验，有完整私有云平台(IaaS+PaaS)产品搭建经验值优先;

3、精通docker/Kubernetes容器技术，了解cgroup/Namespace技术原理;

4、熟练OpenShift、Spring Cloud、Dubbo技术，有完整的微服务设计和相关使用规范;

5、熟悉常用中间件(如Redis、RocketMQ、Kafka、ElasticSearch等)及分布式数据库的原理及集群构建，有实际项目经验者优先;

6、熟悉分布式架构基本原理，包括分布式计算、分布式存储、分布式缓存、分布式数据库、分布式消息中间件等，在高性能计算、并行处理、Linux环境、虚拟化技术、集群部署、分布式任务调度、分布式资源管理等云计算相关领域有开发经验者优先;

7、具有物联网，流媒体等PaaS产品设计开发经验者优先;

平台运维岗位职责11

职责:

1、配合对系统进行持续优化，满足高可用、高性能等特性;

2、负责服务器配置管理、基础软件安装以及性能调优、应用部署等工作;

3、配合解决运维工作中重大故障，性能瓶颈等相关疑难问题;

4、配合优化运维规范、工作流程、应急预案等。

任职要求：

1、两年以上互联网运维经验，了解容量规划、性能优化;

2、熟悉linux系统，了解tcp/ip以及具有丰富的广域网、局域网网络络知识;

3、有网站运维经验，熟练使用shell脚本编程语言;

4、熟悉MySql，Redis，Elasticsearch等;

5、具有故障排查能力，有很好的技术敏感度;

6、有自动化运维经验，熟悉Puppet、Saltstack、Ansible以及Fabric的优先;

7、熟悉如Nagios、Cacti、zabbix、zenoss等监控监控软件并能对相关指标进行分析;

8、有DBA经验的优先。

平台架构师负责企业服务类Saas产品的架构设计和落地，其中包括但不限于存储、安全、中间件、网络、DevOps等各类云产品。下面我给大家带来关于平台架构师岗位职责，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

平台运维岗位职责12

职责：

1、负责已验收项目的运维工作(系统安装部署、使用问题咨询、升级维护等);

2、负责已验收项目的问题及需求梳理，收集客户反馈的问题和新需求，整理成文档;

3、负责已验收项目的系统维护，包括系统常见问题的处理，确保系统正常运行等;

4、负责已验收项目的软件开发及优化，包括软件使用过程中出现的问题定位、分析、解决，负责软件Bug修复和新需求功能开发;

5、负责已验收项目的软件相关文档编写及汇报相关工作。

6、完成部门领导安排的其他日常事务。

任职要求：

1、计算机等相关专业本科及以上学历;

2、具备良好的沟通协调能力，文档编写能力;

3、熟悉java，spring，hibernate，js，jquery，jsp，SQLServer，Oracle数据库等基础;

4、有信息化系统运维开发经验，优先考虑。

5、有环保行业工作背景优先。

平台运维岗位职责13

职责：

1、负责智慧城市平台领域的需求分析、产品与架构设计，编写核心代码;

2、负责系统的安全性，高可用性，性能优化以及开放扩展性;

3、制订和review产品领域的技术规范，指导和培训开发工程师;

4、负责项目进度把控，线上故障的及时排错及处理;

5、研究新的web、云计算、大数据平台和技术;

6、参与技术研发团队管理工作;

任职要求：

1、5年以上Java研发和软件设计经验;

2、2年以大型项目及平台设计经验，有大型互联网平台设计与研发经验优先;

3、熟练掌握主流应用服务器架构体系，数据库以及各种中间件技术，如Tomcat、Redis、Memcahced、HTTP、Ajax、MySQL、JMS等;

4、熟悉大规模系统的负载均衡、缓存、网络存储、网络安全、数据库高可用设计及性能评估机制;

5、 具备良好的系统分析能力，良好的抽象思维和逻辑思维能力，独立分析问题解决问题的能力;

6、可承受较大压力，有责任感，较强的沟通协调能力，具有团队合作精神,能带领团队进行主要平台产品的研发和平台升级优化;

7、有团队管理经验，熟悉大型项目管理流程规范，有PMP等项目管理证书者优先;

平台运维岗位职责14

职责：

1. 负责公司的新产品研发 ;

2. 深入发掘和分析业务需求，撰写技术方案和系统设计 ;

3. 核心代码编写、指导和培训工程师、不断进行系统优化.

岗位要求：

1. JAVA基础扎实，理解io、多线程、集合等基础框架，对JVM原理有一定的了解;

2. 4年及以上使用JAVA开发的经验，对于你用过的开源框架，能了解到它的原理和机制;对Spring,Spring Boot等开源框架熟悉;

3. 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制;能对分布式常用技术进行合理应用，解决问题;

4. 掌握多线程及高性能的设计与编码及性能调优;有音视频服务器开发经验;

5. 掌握Linux 操作系统和大型数据库(Postgresql、MySql、nosql);对sql优化有丰富的经验;

6. 学习能力强，适应能力好;具备耐心/细心的品质;

7. 喜欢去看及尝试最新的技术，追求编写优雅的代码，从技术趋势和思路上能影响技术团队。

网站工程师需要负责网站的日常维护，保证网站的安全，维护相关的工具,是一个公司很重要的岗位。下面我给大家带来关于网站工程师工作职责，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

平台运维岗位职责15

平台运维工程师：

一、

1、 cloudera大数据平台集群规划与搭建;

2、大数据平台安全防护与应急响应;

3、协助研发团队对存储资源以及集群资源统一分配与调度、性能调优、故障分析与诊断;

4、实时监控接入平台的saas服务的所有数据安全等;

5、按照安全架构师的统一规划实施数据平台等保三级相关配套防护措施;

6、与cloudera等合作伙伴保持良好互动,协调iaas运维工程师解决数据

二、

1、 paas平台日常运行和维护;

2、 paas资源安全防护与应急响应;

3、协助研发团队对容器与容器镜像资源统一分配与调度、性能调优、故障分析与诊断;

4、实时监控接入平台物联设备应用安全、数据安全和网络安全等;

5、配合集团paas平台集群对接,保证上海paas平台高可用性;

6、与paas合作伙伴保持良好互动,协调iaas运维工程师解决各种突发问题

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㈥ 大数据科学与大数据技术就业方向

数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力， 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发展前景的行业。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关:工程应用开发、技术管理与咨询等工作。

数据科学与大数据技术专业就业方向：

1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2、大数据系统分析师。

3、hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。

4、数据分析师。

㈦ 如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？x0dx0a问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？x0dx0ax0dx0aa. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。x0dx0ab. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。x0dx0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！x0dx0ad. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化x0dx0ad1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？x0dx0ax0dx0aa. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。x0dx0ab. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapRece的并行计算框架，高效地完成计算任务。x0dx0ac. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapRece并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。x0dx0ad. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。x0dx0a虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。x0dx0ax0dx0a如何让Hadoop结合R语言？x0dx0ax0dx0a从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。x0dx0ax0dx0a1）. RHadoopx0dx0ax0dx0aRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapRece, HDFS, HBase 三个部分。x0dx0ax0dx0a2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。x0dx0ax0dx0a3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。x0dx0ax0dx0a4）.Hadoop调用Rx0dx0ax0dx0a上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。x0dx0ax0dx0a5. R和Hadoop在实际中的案例x0dx0ax0dx0aR和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapRece化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

㈧ 大数据是干嘛的就业薪资咋样

大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。
大数据专业是做什么的？
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：
1、找出过去事件的特征：
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
2、预测未来可能发生的事情：
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
3、找出最优化的结果：
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
除此之外，在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护。负责数据仓库设计，数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台，依托大数据技术建设用户画像。
除开以上是需要负责处理的工作，还需要负责分析新的数据需求，完成数据处理的设计(文档)和实现。对大数据应用产品设计及解决方案设计，通过大数据挖掘用户需求。负责数据处理程序设计框架改善，数据处理性能优化, 系统数据处理的能力提高等

基础人才—数据分析师

这里的图片薪资主要是以一线城市为例，现在在一线城市大数据相关岗位薪资能达到15K-20K，在大数据行业拿到年薪30万也是比较普遍的一件事

㈨ 如何架构大数据系统hadoop

大数据数量庞大，格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Rece则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。

当处理大数据查询时，MapRece会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。

Hbase利用MapRece来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互操作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。

于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯，从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展，越来越多样化。

如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这**降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。