隨著(zhù)大數據技術(shù)的成熟和普及，我們發(fā)現借助于大數據技術(shù)可以完美的解決上述問(wèn)題。根據目前的需求和對大數據相關(guān)軟件的掌握，我們對GPS日志分析系統做了初步的設計。以下是小編為你整理的大數據要怎么學(xué)習 ?

方法/步驟 ?

大數據日志分析主要是對開(kāi)源大數據組件進(jìn)行整合開(kāi)發(fā)而成，分為：數據采集層、數據預處理層、數據存儲層、數據處理層和數據分析層等5個(gè)層次。 ?

數據采集層 ?

數據采集層主要利用開(kāi)源組件Flume對日志文件進(jìn)行采集。Flume是一個(gè)分布式、高可靠、高可用的海量日志采集軟件，支持定制各類(lèi)的數據發(fā)送方，在收集數據的同時(shí)能夠對數據進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，然后寫(xiě)到各種數據接收方。 ?

目前我們是對Flume采集的日志文件做兩個(gè)操作，一是直接發(fā)送給kafka進(jìn)行緩存，二是將數據進(jìn)行壓縮后寫(xiě)入HDFS供之后的分析用。

數據預處理 ?

數據預處理主要對日志文件進(jìn)行初步的簡(jiǎn)單處理。目前采用Storm從Kafka接收數據，然后對數據進(jìn)行實(shí)時(shí)統計。 ?

Storm是一個(gè)分布式、容錯的實(shí)時(shí)計算系統。它的編程模型非常簡(jiǎn)潔，主要包括三個(gè)組件：Topology、Spout和Bolt。Topology是一個(gè)由多個(gè)計算節點(diǎn)構成的拓撲圖，Spout和Bolt是兩種結算節點(diǎn)，它們一起構成了一個(gè)完整的數據流向圖。 ?

數據存儲層 ?

數據存儲層主要用于數據的存儲。目前采用MongoDB存儲結果數。 ?

通過(guò)Storm處理后的數據，首先緩存到Redis中，每隔一定得時(shí)間間隔，將數據批量轉存到MongoDB中。 ?

MongoDB是一個(gè)高性能、易部署、易使用的分布式數據存儲系統，介于結構化數據庫和非結構化數據庫之間，數據存儲格式不固定，可以非常方便的進(jìn)行擴充。 ?

04數據處理層 ?

數據處理層主要采集一些數據挖掘算法對數據進(jìn)行挖掘，或者進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。 ?

數據挖掘主要借助于統計學(xué)方法、機器學(xué)習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法等對數據進(jìn)行知識挖掘，發(fā)掘潛在的價(jià)值。 ?

比如利用線(xiàn)性回歸算法，預測車(chē)輛的停留時(shí)間。利用k-means算法對位置臨近的出租車(chē)做聚類(lèi)分析，從而發(fā)現最有可能搭載乘客的熱點(diǎn)區域。根據速度將軌跡數據進(jìn)行分段，從而分析某個(gè)時(shí)間段的道路暢通狀況等。 ?

數據分析層 ?

數據分析層主要是數據的展示和分析。 ?

比如將GPS數據加載到地圖上，利用抓路算法將GPS數據和地圖數據進(jìn)行融合，對分段的軌跡進(jìn)行不同顏色的顯示，可以讓調度人員對當前時(shí)間段的道路通行情況一目了然，輔助車(chē)輛的調度。 ?

我秀*不斷提高自身數據處理能力，就是為了給您提供更快速、更精準、更豐富的數據分析功能。 ?

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如何學(xué)好大數據 ?

軟件下載： ?

首先需要下載軟件，使用matlab是需要收費的，如何是土豪可以在官網(wǎng)下載;免費破解版可以去相關(guān)論壇、貼吧中尋找，網(wǎng)上有很多。 ?

版本選擇： ?

隨著(zhù)時(shí)間的發(fā)展，軟件版本也更新迭代，或許你會(huì )問(wèn)，我是小白，我到底是下載以前的老版本呢，還是*的呢。 ?

在這里，小編告訴你，你可以下載2014或者2013相關(guān)版本。如果版本太老，功能不是特別完善;如果是*的，你的電腦硬件配置可能會(huì )有些吃力，因為matlab十分吃?xún)却妗? ?

基礎知識： ?

你剛開(kāi)始接觸matlab，那就先從最開(kāi)始的例如變量、常量、表達式、語(yǔ)句以及循環(huán)等開(kāi)始學(xué)習，這是學(xué)習任何語(yǔ)言的基礎。 ?

你可以學(xué)習如何建立.m文件。 ?

工具箱： ?

matlab的強大之處在于有很多的專(zhuān)業(yè)工具箱，里面集成了強大的函數庫，當然你不可能把所有的都學(xué)會(huì )，而且沒(méi)有必要，你只需要學(xué)習跟自己專(zhuān)業(yè)相關(guān)的即可。 ?

apps： ?

matlab的另一個(gè)強大功能在于，支持應用的安裝，也就是說(shuō)，有很多的應用程序，你可以去下載，然后通過(guò)matlab安裝，模塊化設計的很不錯。你可以搜索matlab apps進(jìn)行查找。 ?

源碼編寫(xiě)： ?

學(xué)習以上內容，也就是你對matlab有了一個(gè)入門(mén)，如果你想真正的學(xué)號matlab，就應該去多讀函數的源代碼，然后自己要多練習。任何一門(mén)語(yǔ)言都不是只調用函數庫中的函數就能學(xué)好的。例如我打開(kāi)一個(gè)double的函數實(shí)現，應該學(xué)會(huì )是怎么實(shí)現的。 ?

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AI導入醫療保健行業(yè)維持高速成長(cháng) ?

醫療保健行業(yè)大量使用大數據及人工智能，從而可以精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫療計劃、醫療咨詢(xún)與宣傳推廣和銷(xiāo)售開(kāi)發(fā)。人工智能導入醫療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長(cháng)，預計從2017年的6.677億美元達到2023年的80億美元年均復合增長(cháng)率為52.68%。 ?

未來(lái)手機芯片將會(huì )內建AI運算核心 ?

現階段手機中主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運算速度仍比較慢，所以未來(lái)的手機芯片會(huì )內建AI運算核心。蘋(píng)果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營(yíng)智能手機將在明年跟進(jìn)導入3D感測相關(guān)應用。

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AI是自主學(xué)習的終極目標 ?

AI將“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機器學(xué)習進(jìn)化到深度學(xué)習，再進(jìn)化至自主學(xué)習。目前，仍處于機器學(xué)習及深度學(xué)習的階段，若要達到自主學(xué)習需要解決四大關(guān)鍵問(wèn)題。首先，需要為自主機器打造一個(gè)AI平臺;還要提供一個(gè)能夠讓自主機器進(jìn)行自主學(xué)習的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?

隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，未來(lái)硅時(shí)代是異質(zhì)性及跨界的整合，同時(shí)還有很多需求未出現。以往的摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則，GPU的計算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )復雜性都在過(guò)去3到5年內呈現出爆發(fā)性成長(cháng)。 ?

展望未來(lái)，隨著(zhù)AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等新技術(shù)的逐步成熟，將帶動(dòng)新一波半導體產(chǎn)業(yè)未來(lái)30年榮景，其中包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產(chǎn)品應用芯片，*在半導體的龐大市場(chǎng)優(yōu)勢將會(huì )在全球扮演關(guān)鍵的角色。 ?

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大數據學(xué)習軟件 ?

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance 詳解：甲骨文大數據機 甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟件和支持服務(wù)Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系統”。 ?

微軟進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng) 微軟SQL Server新增PDW功能 引大數據處理能力 微軟進(jìn)入這一市場(chǎng)實(shí)屬“姍姍來(lái)遲”，而且在一定程度上說(shuō)，數據倉庫分析和內存分析計算市場(chǎng)落下了后腿。2011年初微軟發(fā)布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行數據倉庫)，PDW使用了大規模并行處理來(lái)支持高擴展性，它可以幫助客戶(hù)擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。 ?

亞馬遜對于大數據的先見(jiàn)之明 亞馬遜將MapReduce作為一項服務(wù) 亞馬遜早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無(wú)論是中小型企業(yè)還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務(wù)，運行在亞馬遜彈性計算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡(jiǎn)單存儲服務(wù)(Amazon S3)上。 ?

Teradata跨入大規模分析領(lǐng)域 Teradata收購Aster Data 擴張大數據市場(chǎng) Teradata是企業(yè)級數據倉庫(EDW)的領(lǐng)導者，在數據庫分析領(lǐng)域不斷推陳出新，但在結構化數據、半結構化數據和大部分非結構化數據領(lǐng)域幾乎沒(méi)有很*果。 ?

BDP——BDP商業(yè)數據平臺 海致BDP (Business DataPlatform) 連接用戶(hù)與工作所需的數據，是能提供高效數據存儲和快速查詢(xún)的列存儲數據庫實(shí)時(shí)分析平臺，用戶(hù)可以在云平臺上進(jìn)行多維度、細顆粒度的分析。你還可以在移動(dòng)端實(shí)時(shí)查看和分享數據，輕松把握商業(yè)趨勢，及時(shí)應對一切變化。 BDP是集中數據云端化(Cloud)、數據集中化(Centralization)、數據消費者化(Consumerization)三者為一體的云數據平臺。數據集中化是指企業(yè)在BDP商業(yè)數據平臺上可以整合分散的數據，將數據口徑(數據庫、第三方API等)統一接入，講企業(yè)的數據很好地使用起來(lái)。相比傳統的BI，使用BDP這類(lèi)的云平臺(數據云端化)不僅能保證數據安全，而且無(wú)須運維和專(zhuān)業(yè)的IT*，企業(yè)在數據方面的成本將大幅削減。BDP產(chǎn)品操作簡(jiǎn)單，企業(yè)每個(gè)人都能很快學(xué)會(huì )使用，降低了數據學(xué)習、使用門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員也能自動(dòng)分析數據，更快地做出相應的決策，這就是數據消費者化。 ?