终于知道大数据要怎么学习

随着大数据技术的成熟和普及，我们发现借助于大数据技术可以完美的解决上述问题。根据目前的需求和对大数据相关软件的掌握，我们对GPS日志分析系统做了初步的设计。以下是小编为你整理的大数据要怎么学习  

方法/步骤  

大数据日志分析主要是对开源大数据组件进行整合开发而成，分为：数据采集层、数据预处理层、数据存储层、数据处理层和数据分析层等5个层次。  

数据采集层  

数据采集层主要利用开源组件Flume对日志文件进行采集。Flume是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集软件，支持定制各类的数据发送方，在收集数据的同时能够对数据进行简单的处理，然后写到各种数据接收方。  

目前我们是对Flume采集的日志文件做两个操作，一是直接发送给kafka进行缓存，二是将数据进行压缩后写入HDFS供之后的分析用。

 

数据预处理  

数据预处理主要对日志文件进行初步的简单处理。目前采用Storm从Kafka接收数据，然后对数据进行实时统计。  

Storm是一个分布式、容错的实时计算系统。它的编程模型非常简洁，主要包括三个组件：Topology、Spout和Bolt。Topology是一个由多个计算节点构成的拓扑图，Spout和Bolt是两种结算节点，它们一起构成了一个完整的数据流向图。  

数据存储层  

数据存储层主要用于数据的存储。目前采用MongoDB存储结果数。  

通过Storm处理后的数据，首先缓存到Redis中，每隔一定得时间间隔，将数据批量转存到MongoDB中。  

MongoDB是一个高性能、易部署、易使用的分布式数据存储系统，介于结构化数据库和非结构化数据库之间，数据存储格式不固定，可以非常方便的进行扩充。  

04数据处理层  

数据处理层主要采集一些数据挖掘算法对数据进行挖掘，或者进行实时计算。  

数据挖掘主要借助于统计学方法、机器学习方法、神经网络方法等对数据进行知识挖掘，发掘潜在的价值。  

比如利用线性回归算法，预测车辆的停留时间。利用k-means算法对位置临近的出租车做聚类分析，从而发现最有可能搭载乘客的热点区域。根据速度将轨迹数据进行分段，从而分析某个时间段的道路畅通状况等。  

数据分析层  

数据分析层主要是数据的展示和分析。  

比如将GPS数据加载到地图上，利用抓路算法将GPS数据和地图数据进行融合，对分段的轨迹进行不同颜色的显示，可以让调度人员对当前时间段的道路通行情况一目了然，辅助车辆的调度。  

我秀*不断提高自身数据处理能力，就是为了给您提供更快速、更精准、更丰富的数据分析功能。  

   

如何学好大数据  

软件下载：  

首先需要下载软件，使用matlab是需要收费的，如何是土豪可以在官网下载;免费破解版可以去相关论坛、贴吧中寻找，网上有很多。  

版本选择：  

随着时间的发展，软件版本也更新迭代，或许你会问，我是小白，我到底是下载以前的老版本呢，还是*的呢。  

在这里，小编告诉你，你可以下载2014或者2013相关版本。如果版本太老，功能不是特别完善;如果是*的，你的电脑硬件配置可能会有些吃力，因为matlab十分吃内存。  

基础知识：  

你刚开始接触matlab，那就先从最开始的例如变量、常量、表达式、语句以及循环等开始学习，这是学习任何语言的基础。  

你可以学习如何建立.m文件。  

工具箱：  

matlab的强大之处在于有很多的专业工具箱，里面集成了强大的函数库，当然你不可能把所有的都学会，而且没有必要，你只需要学习跟自己专业相关的即可。  

apps：  

matlab的另一个强大功能在于，支持应用的安装，也就是说，有很多的应用程序，你可以去下载，然后通过matlab安装，模块化设计的很不错。你可以搜索matlab apps进行查找。  

源码编写：  

学习以上内容，也就是你对matlab有了一个入门，如果你想真正的学号matlab，就应该去多读函数的源代码，然后自己要多练习。任何一门语言都不是只调用函数库中的函数就能学好的。例如我打开一个double的函数实现，应该学会是怎么实现的。  

   

AI导入医疗保健行业维持高速成长  

医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，从而可以精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2017年到2022年维持很高成长，预计从2017年的6.677亿美元达到2022年的80亿美元年均复合增长率为52.68%。  

未来手机芯片将会内建AI运算核心  

现阶段手机中主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算速度仍比较慢，所以未来的手机芯片会内建AI运算核心。苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。

 

AI是自主学习的终极目标  

AI将“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，需要为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;*建立虚拟世界入口。  

随着物联网时代的来临，未来硅时代是异质性及跨界的整合，同时还有很多需求未出现。以往的摩尔定律已经是旧时代的法则，GPU的计算速率和神经网络复杂性都在过去3到5年内呈现出爆发性成长。  

展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等新技术的逐步成熟，将带动新一波半导体产业未来30年荣景，其中包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片，*在半导体的庞大市场优势将会在全球扮演关键的角色。  

   

大数据学习软件  

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance 详解：甲骨文大数据机 甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。  

微软进入这个市场 微软SQL Server新增PDW功能 引大数据处理能力 微软进入这一市场实属“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行数据仓库)，PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。  

亚马逊对于大数据的先见之明 亚马逊将MapReduce作为一项服务 亚马逊早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。  

Teradata跨入大规模分析领域 Teradata收购Aster Data 扩张大数据市场 Teradata是企业级数据仓库(EDW)的领导者，在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很*果。  

BDP——BDP商业数据平台 海致BDP (Business DataPlatform) 连接用户与工作所需的数据，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台，用户可以在云平台上进行多维度、细颗粒度的分析。你还可以在移动端实时查看和分享数据，轻松把握商业趋势，及时应对一切变化。 BDP是集中数据云端化(Cloud)、数据集中化(Centralization)、数据消费者化(Consumerization)三者为一体的云数据平台。数据集中化是指企业在BDP商业数据平台上可以整合分散的数据，将数据口径(数据库、第三方API等)统一接入，讲企业的数据很好地使用起来。相比传统的BI，使用BDP这类的云平台(数据云端化)不仅能保证数据安全，而且无须运维和专业的IT*，企业在数据方面的成本将大幅削减。BDP产品操作简单，企业每个人都能很快学会使用，降低了数据学习、使用门槛，让业务人员也能自动分析数据，更快地做出相应的决策，这就是数据消费者化。