أصل مفهوم البيانات الكبيرة
أولا، نأتي إلى معرفة ما هي البيانات الكبيرة، والآن كلمة لها لا حار جدا، وكيف كثير من الناس لديهم بعض الفهم. نحن بايدو مفتوحة، يمكنك أيضا أن تكون موجودة في بعض التعاريف والخصائص مباشرة.
كنت هنا من وجهة نظر المطور لاقول لكم قصة قصيرة. في الوقت الأبعد، يمكن للناس أن تسجيل المعلومات إلا من خلال النص، وهذا هو دور البيانات هي القدرة على تسجيل المعلومات المطلوبة.
في ذلك الوقت، وتدفق البيانات ليست مريحة للغاية، وزيادة كمية البيانات ليست كبيرة، ونوع البيانات هو أيضا بسيطة نسبيا. مع تطور التكنولوجيا، والصوت والصورة يمكن تسجيلها بواسطة جهاز المقابلة وشكل الموافق الملفات المخزنة في القرص بجهاز الكمبيوتر، ونوع البيانات التي لم يعد نوع نص واحد.
هنا أعتقد أن هناك العديد من الطلاب يرغبون في الدراسة بيانات كبيرة، ويمكنك معرفة تنورة + البيانات الكبيرة: 957205962، للحصول على مجموعات كبيرة من البيانات المجانية الدروس النظام
في "مقابلة المفقودة": تتوخى المتربة مقال، وقال ستيف جوبز: "إن صناعة البرمجيات اثنين المثير في الامر يحدث: واحد هو البرمجة كائنية التوجه، والآخر هو وWeb.Web تحقيق حلمنا الذي طال انتظاره، والكمبيوتر لم يعد مجرد بمثابة أدوات الحساب، وبدأت تأخذ وظيفة الاتصالات ". وقعت المقابلة في عام 1995، لدينا أيضا معجب حول رؤية الرجل العظيم.
نظرا لتطور شبكة الإنترنت، وتدفق البيانات سهلة ومتكررة، كانت هناك العديد من منصة الأعمال الإلكترونية ومواقع الشبكات الاجتماعية، بل يشمل أيضا محركات البحث الرئيسية، والذي يحتوي على البيانات ذات قيمة كبيرة.
في هذا الوقت، في مجال الأوراق المالية المالية أيضا سوف تتراكم الكثير من البيانات. عندما كمية البيانات هو صغير، ونحن نريد لتحليل هذه البيانات ليست صعبة، من خلال أدوات النمذجة ذات الصلة وبرنامج قواعد البيانات، جنبا إلى جنب مع التحليل الإحصائي، تمكنا من التوصل إلى نتيجة مرضية أكثر.
ومع ذلك، عندما زادت كمية البيانات لاحقا، معقد نوع البيانات في المستقبل، ونحن لا نزال نتوقع من خلال تحليل البيانات التاريخية الحقيقي، والقيمة المحتملة التي يتم الحصول عليها في إطار زمني مقبول، وهذا هو المشكلة التي تحتاج إلى حل، ولكن أيضا البيانات الكبيرة الميزات المقابلة.
لذلك، ولدت كبير نظام برمجيات بيانات ضخمة، والتي تشمل المكونات والأطر الكبيرة والصغيرة لتلبية احتياجات معالجة البيانات من جميع الجوانب.
تطبيقات البيانات الكبيرة
لذا تحدثنا فقط عن والمفاهيم والقضايا البيانات الكبيرة إلى عنوان، والقيمة الأساسية لتكون قادرة على توليد الأرباح وتحسين الكفاءة. لأن أي صناعة لا يمكن فصلها عن البيانات، فإنه يمكن القول بأن البيانات في كل مكان.
كما تعمل على استخدام المعدات التي الفردي الإلكترونية باستمرار في تبادل البيانات، من المستوى الكلي، وكمية البيانات التي تم جمعها حيث أن كل توفير البرامج والخدمات كبيرة على وجه الخصوص.
مثل منصة للتسوق من بيانات المعاملات، والتغييرات في المعلومات المالية والأوراق المالية، كل تطبيق يمكن جمع المعلومات سلوك المستخدم، وتضمنت معلومات عن حركة المرور.
مناطق واسعة من البيانات المعنية هي واسعة جدا، ولأننا في بلد من حيث عدد السكان، ومزايا من حيث كمية البيانات واضحة.
هل هو البيانات الكبيرة الجيني في المجال البيولوجي، والحكمة من العلم والتعليم في مجال التعليم، وحياتنا المتعلقة المدينة الذكية، أو محددة إلى حقل معين من تحليل البيانات، وكنت قادرا على العثور على ظل البيانات الكبيرة.
في البيانات يجب أن يعرف المتعلقة تحليل أصدقاء العمل، لتؤثر على البيانات نتائج أكثر أو جودة البيانات، والخوارزمية يمكن أن تلعب فقط دور تصحيح وضبط. ثم جودة البيانات يمكن نفسها سواء تشويه من قبل عدد من الأبعاد البيانات والعوامل البيانات.
إذا كانت أبعاد بيانات أكثر شمولا، وبعد ذلك يمكننا تصور دور تحديدا أكثر تفصيلا و، وأسهل لجعل تنبؤات دقيقة. أبعاد البيانات التي يمكن أن تفهم على أنها ممتلكات شخصية أو سلوك المؤشرات وقعت، مثل الطول والوزن، والدخل الشهري، والنفقات الشهرية وهلم جرا.
هنا أعتقد أن هناك العديد من الطلاب يرغبون في الدراسة بيانات كبيرة، ويمكنك معرفة تنورة + البيانات الكبيرة: 957205962، للحصول على مجموعات كبيرة من البيانات المجانية الدروس النظام
احتياجات المؤسسة المواهب
وبما أن ذلك واسع، ليس مطلوبا تطبيقات البيانات الكبيرة التي لممارسي مرتفعة جدا؟
في الواقع، لا يمكن لأي شخص أن يتصور، لأنه على الرغم في مختلف المجالات، ولكن معالجة البيانات التي هي في الأساس نفسه، الفرق هو أن الغرض من مصدر البيانات، نوع البيانات والخوارزميات واستخدام البحوث.
للمطورين، وأكثر يمكنك استخدام كلمات مختلفة لتلخيص، وهذا هو: منطق الأعمال. في الفريق، يجب أن يكون خبيرا لفهم المناطق المقابلة من الاتجاه كبيرة، ولكن لا تتطلب أن الجميع دراسة معمقة جدا في هذا المجال.
الطلب الحالي على الموظفين المؤهلين يمكن تقسيمها إلى اتجاهين الرئيسية، وتطوير البيانات الكبيرة ومحلل البيانات. كنت قد سمعت خوارزمية مهندس تطوير وهندسة موقفين، لكنها أكثر عمومية.
في مجال البيانات الكبيرة، يعمل مهندسو التطوير الذي يتعين القيام به بما في ذلك بناء بيئة نظام البيانات الكبيرة وكذلك صيانة وتعبئة وتطوير التطبيقات، لتحقيق التقارب بين مختلف العمليات التجارية في جميع أنحاء تحليل البيانات.
الجزء الأساسي من المهندسين خوارزمية مسؤولة عن تحليل البيانات، وهذا هو معرفة فرضية ما أريده هو أن زيادة تحديد ما احتاج اليه، في نهاية المطاف مسح كيفية القيام به، وعادة ما يتطلب تخصصات الرياضيات الذين لديهم ثروة من الخبرة في الأعمال التجارية، والناس الذين يأكلون الكثير من ورقة يمكن مختصة تماما.
البيانات الكبيرة طريق التعلم
حتى مجرد فقط في الطلب باختصار عن الموظفين المؤهلين في مجال البيانات الكبيرة، والمطورين والمتعلمين زاوية التالية تأتي لتخبرنا عن كيفية إعادة هيكلة الحقل البيانات الكبيرة، وكيف لفتح الباب للبيانات الكبيرة.
قبل تحديد مسار التعلم، لدينا تولي اهتماما للتعميم التكنولوجيا الحالية، لللتعلم، بطريقة أكثر مباشرة هو أن نلقي نظرة على مسؤوليات العمل مواقع العمل الرئيسية والمتطلبات الفنية، أو لتحديد أولويات التعلم عن طريق مؤشر بايدو المقارنة الاتجاه .
الآن بالنسبة لبعض المعرفة المهنية، عندما نحتاج إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، آلة ليست كافية، والفكرة الأساسية هي فرق تسد، وهي مهمة أكثر من شخص واحد، وآلات متعددة لاستكمال معا، ومن أجل ضمان أن تخزين البيانات الاستقرار، وتخزين يكون بطريقة زائدة عن الحاجة.
عندما أصدرت جوجل الأوراق في وقت مبكر على GFS، ومفهوم توزيع وقابلة للتطوير، وهي الفكرة الأساسية لتخزين البيانات الكبيرة، ومتعددة على نسخة من تخزين البيانات.
للقيام بذلك، ونحن بحاجة إلى أجهزة كمبيوتر متعددة معا العمل، في حين كان أداء خادم ويندوز في المناطق التجارية مرضية إلى حد بعيد. لذلك علينا أن نتعلم بالإضافة إلى المفاهيم البيانات الكبيرة، يجب علينا أن نتعلم أولا هو نظام التشغيل لينكس.
وكلها كبيرة متنوعة معالجة البيانات البرمجيات، وأيضا القيام بواجباتهم، التي تنطبق على بيانات مختلفة معالجة الاحتياجات. العملية برمتها من تحليل البيانات، ويمكن تقسيمها إلى ثلاثة أجزاء: جمع البيانات، وتحليل البيانات، فقد بينت النتائج.
حيث قسم الحصول على البيانات وفقا لأنواع مختلفة من البيانات لديها نهج مختلف. استخدام المنزلي رئيسيا Hadoop كنظام تخزين الملفات الموزعة دعا HDFS. هذا أولا وقبل كل شيء بحاجة إلى إيجاد سبل لتخزين البيانات في HDFS وبسيطة نسبيا إلى ملفات نصية مقبض يمكن تحميلها مباشرة.
ولكل البيانات التي تم إنشاؤها من قبل التطبيق، وعادة المخزنة في قاعدة البيانات، سوف نستخدم مكونات Sqoop سحب البيانات أثناء استخدام مستودع البيانات خلية وإدارة قواعد البيانات Hbase الموزعة. بسبب الوقت الذي لا يمكن توسيع وصف لكل برنامج، والأصدقاء المهتمين يمكن التركيز على معرفتي الكوكب لطرح الأسئلة.
في مرحلة تحليل البيانات، ونحن بحاجة إلى تنفيذ الأعمال التحضيرية، ودعا تنقية البيانات، يمكنك عادة استخدام HQL إلى كاملة، ومرحلة تحليل البيانات، وإذا كان تحليل إحصائي بسيط، يمكننا استخدام Hadoop مابريديوس النموذج الحسابي لتنفيذ الحزمة، أو استخدام HQL.
إذا كنت بحاجة إلى إجراء تحليل التنبؤي، تحتاج إلى حساب إطار المقابلة من آلة التعلم دعم المكتبات لإكمال، مثل سبارك، وسوف كامل عملية تحليل يكون أيضا بعض التغييرات، تجمع العملية وتصنيف خوارزميات مختلفة، مع عمق التعلم يمكنك أن توسع من تلقاء نفسها.
في الجزء الرئيسي من التصور البيانات هو استخدام تظهر بعض مكونات ويب يجب أن يكون رسما بيانيا من هذا الجزء للمطورين مئات المرات، بشكل رئيسي باستخدام Echarts مشروع بايدو مفتوح المصدر، وخصوصا بعد إطلاق النسخة الجديدة، مما يجعل البيانات لآلاف من مستويات قدمت دعم أفضل.
بالطبع، يجب أن جزءا عادل السيطرة على الوصف أعلاه، بالإضافة إلى تبعا لسيناريوهات الأعمال، ولكن أيضا لمعالجة البيانات المتدفقة، وتحليل البيانات منخفضة الكمون، إطار التعلم العميق، وهلم جرا،
في هذا القسم تشمل النقاط الفنية: المسايل، كافكا، العاصفة، Elasticsearch، Cboard.
حتى للطلاب لا يزال في المدرسة، إذا كنت تخصص الرياضيات، ولكن ترغب في تطوير مواقع تطوير البيانات الكبيرة، ثم التهاني، جعلت لكم اختيار حكيم للغاية، على الرغم من أن في بداية الترميز يقتصر القدرة، ولكن تأثير ذلك على التفكير الرياضي الانسان هي خفية، في وقت متأخر تظهر لك ميزة واضحة.
بالإضافة إلى معرفة الدورات المهنية، ونحن بحاجة أيضا إلى دفع بعض الجهد، للوصول إلى بعض من محتوى التعلم الأساسية ذات الصلة، مثل: لينكس، جافا وقواعد البيانات وهندسة البرمجيات، وهياكل البيانات.
إذا كنت تريد المزيد من الإنجازات في اتجاه تحليل البيانات، ثم وفقا لفهمي الحالي للسوق والشركات ستظل أكثر المعترف بها للدراسات العليا، إحصاءات التعليم المهني والتقني والرياضيات التخصصات ذات الصلة.
إذا كانت المدارس الجامعية غير الخريجين، قد يكون من الصعب العثور المفضل جدا المحللين بيانات العمل في البداية، وبعد كل المعرفة، والخبرة في الأعمال التجارية وليس فقط الوظائف التي تتطلب الخوارزمية هو نفس القدر من الأهمية.
هذه ليست سوى وجهة نظري الشخصية الإدراك، للدراسة ومرجع، وأوجه القصور ويمكن بعد ذلك تتفاعل أكثر، وشكرا لكم.
