針對Hadoop工程師和數據分析師所涉及到的工作環(huán)境和內容，涉及集群調度框架、Hadoop框架、Hive框架、Hbase框架的全面深入講解，為了能輕松掌握相關(guān)知識，學(xué)習MapReduce開(kāi)發(fā)的20個(gè)經(jīng)典案例講解以及部分Hadoop源代碼的分析，借此深入學(xué)習內核原理。以下是小編為你整理的怎么學(xué)數據分析 ?

Zookeeper入門(mén)到精通視頻教程 ?

詳細講解Zookeeper的安裝配置、命令使用、存儲結構以及具體在開(kāi)發(fā)中如何使用Zookeeper。 ?

Hadoop(2.x)視頻-從入門(mén)到實(shí)戰視頻教程 ?

詳細講解Hadoop的背景發(fā)展過(guò)程，Hadoop是什么?Hadoop可以解決什么問(wèn)題?Hadoop集群如何搭建?如何進(jìn)行Hadoop框架上面的開(kāi)發(fā)工作?Hadoop運行原理是什么?Hadoop HDFS框架結構怎么樣的?HDFS運行原理是什么?MapReduce運行機理?HDFS shell操作、HDFS API操作、MapReduce案例剖析與API操作等進(jìn)行了詳盡的剖析講解。

Hadoop案例實(shí)戰課程-20個(gè)經(jīng)典案例視頻教程 ?

輕松掌握MapReduce各種應用場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)手段和優(yōu)化技巧，并能對MapReduce相關(guān)的所有源代碼進(jìn)行深入了解，全面掌握MapReduce的運行原理和機制，幫助快速提升MapReduce開(kāi)發(fā)能力。 ?

Hive從入門(mén)到實(shí)戰 ?

講解Hive是什么，Hive的體系結構，Hive和Hadoop的關(guān)系，Hive的元數據存儲、Hive的數據存儲、Hive和RDBMS的區別，Hive命令行語(yǔ)法，Hive表創(chuàng )建、刪除、更改，增加分區、刪除分析、加載數據到指定分區講解和案例操作，從文件加載到Hive表講解和案例操作、從查詢(xún)插入數據到Hive表講解和案例操作，Array、Map、Struct操作案例講解，查詢(xún)語(yǔ)句操作，已經(jīng)Hive UDF、UDTF、UDAF實(shí)戰開(kāi)發(fā)，Hive優(yōu)化詳解。 ?

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大數據預處理階段 ?

大數據預處理階段需要抽取數據并把數據轉化為方便處理的數據類(lèi)型，對數據進(jìn)行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。每天都在產(chǎn)生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同*的數據格式、采集標準也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質(zhì)量差，數據處理很不規范。 ?

數據采集工作牽涉的絕不僅僅是數據問(wèn)題，它與*以及事業(yè)單位等的改革深刻關(guān)聯(lián)，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的采集和分析是一個(gè)多專(zhuān)家合作的過(guò)程，這要求相關(guān)人員是復合型人才，既熟悉本單位業(yè)務(wù)和需求，具備相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識和經(jīng)驗，同時(shí)又要了解大數據技術(shù)，能夠綜合運用數學(xué)、數據分析、機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會(huì )分析，數據就只是數據;如果錯誤分析，數據反而還會(huì )造成新的問(wèn)題。 ?

教育、醫療、社會(huì )保障、環(huán)境保護等公共服務(wù)領(lǐng)域，由于技術(shù)難度相對小，而且推廣意義大，可以起到“四兩撥千斤”的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，**應當而且也可以在這一方面發(fā)揮更大的作用。 ?

科學(xué)規劃和合理配置網(wǎng)絡(luò )資源，加強信息化的基礎設施建設。沒(méi)有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。對我國來(lái)講，這一項工作只有以**為主，根據發(fā)展需求，科學(xué)規劃和合理配置網(wǎng)絡(luò )地址、網(wǎng)絡(luò )帶寬等網(wǎng)絡(luò )資源，并且鼓勵大數據企業(yè)參與網(wǎng)絡(luò )設施投資和電信服務(wù)運營(yíng)。 ?

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數據可視化和展示中的性能技巧 ?

精心設計的高性能大數據系統通過(guò)對數據的深入分析，能夠提供有價(jià)值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶(hù)獲取數據的多維度透視視圖。 ?

需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用于構建自定義報表系統無(wú)法大規模擴展滿(mǎn)足大數據系統的可視化需求。同時(shí)，許多COTS可視化工具現已上市。 ?

本文將不會(huì )對這些個(gè)別工具如何進(jìn)行調節，而是聚焦在一些通用的技術(shù)，幫助您能打造可視化層。 ?

確?？梢暬瘜语@示的數據都是從*的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時(shí)間短進(jìn)行匯總，建議使用分類(lèi)或者用例進(jìn)行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個(gè)原始數據。 ?

這不僅*限度地減少數據傳輸，而且當用戶(hù)在線(xiàn)查看在報告時(shí)還有助于避免性能卡頓問(wèn)題。

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重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。 ?

物化視圖是可以提高性能的另一個(gè)重要的技術(shù)。 ?

大部分可視化工具允許通過(guò)增加線(xiàn)程數來(lái)提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪(fǎng)問(wèn)量較大那么這是提高系統性能的好辦法。 ?

盡量提前將數據進(jìn)行預處理，如果一些數據必須在運行時(shí)計算請將運行時(shí)計算簡(jiǎn)化到最小。 ?

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線(xiàn)模式、提取模式或者在線(xiàn)連接模式。每種服務(wù)模式都是針對不同場(chǎng)景設計的。 ?

同樣，一些工具可以進(jìn)行增量數據同步。這*限度地減少了數據傳輸，并將整個(gè)可視化過(guò)程固化下來(lái)。 ?

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。 ?

大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復雜的布局可能會(huì )產(chǎn)生嚴重的性能影響。 ?

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學(xué)會(huì )一些基礎的命令 ?

Unix & Linux命令行特別之處在于，一些選項的設計是遵循傳統的，只需認識一個(gè)就能在其它命令使用相似的功能。選項通常都是相關(guān)功能的英文縮寫(xiě)，并非毫無(wú)意義的英文字。你除了需要掌握一些基本的命令。像ls cd cat more mkdir rmdir vi rm tail ./ or sh這些。后面參數也得看會(huì )。 ?

-h通常意指'h' + uman,也就是human-readable,代表者有: ls -lth, sort -h2.-v (小寫(xiě))通常意指'v' erbose,代表者有: curl -v,ssh -v, python -v ?

1 -V (大寫(xiě))通常意指‘V’ersion，與--version相比之下比較冷門(mén)，代表者有:gedit -V, firefox -V, openvt -V ?

2 --version (小寫(xiě)v)也是意指‘V’ersion，代表者是九成的命令: python --version，konsole--version，gnome-shell --version，firefox --version，chromium-browser --version，bash--version, curl --version, tree --version, ls --version, journalctl --version,gedit --version, unp --version ?

3 --help，同上,九成的命令都有。不推薦-h,很多命令沒(méi)有-h，亦或已經(jīng)用來(lái)代表 'h'uman-readable。 ?