mongodb分片复制 如何做好大数据关联分析？
如何做好大数据关联分析？
大数据的技术大数据技术以及：
1）数据采集：ETL工具专门负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、垂直面数据文件等灌注到正式中间层后通过清洗、转换、集成显卡，之后加载到数据仓库或数据集市中，下一界联机分析处理、数据挖掘的基础。
2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3）基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4）数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是去研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。去处理自然语言的关键是要让计算机”解释”自然语言，因为自然语言处理又叫暗自然语言理解也称为计算语言学。无非它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
5）统计分析：假设检验、显著性检验、差异结论、查找分析、T检验、方差分析、卡方总结、偏咨询分析、距离之外讲、回归分析、简单方差分析、多元回归分析、回归常态、回归预测国家与残差结论、岭重临、逻辑回归总结、曲线大概、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、急速聚类法与聚类法、如何判断结论、按分析、多元对应分析什么（最优化尺度结论）、bootstrap技术等等。
6）数据挖掘：分类划分（Classification）、大概（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygrouping内个associationlimits）、聚类（Clustering）、描述和可视化、DescriptionbecauseVisualization）、古怪数据类型疯狂挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。7）结果完全呈现：云计算、标签云、关系图等。
一、垒建大数据分析平台遇上上万本的各种来源的数据，怎么对这些零散的数据参与最有效的分析，能得到当价信息一直都是大数据领域研究的热点问题。、、
在重新搭建大数据分析平台之前，要先内容明确客户业务场景和用户的需求，实际大数据分析平台，要想得到哪些有价值的信息，必须接入的数据有哪些，应明确基于场景业务场景的大数据平台要具备的基本的功能，来改变平台搭建过程中不使用的大数据处理工具和框架。（1）操作系统的选择
操作系统就像使用开源版的RedHat、Centos或是Debian才是底层的构建体系平台，要据大数据平台所要搭建中的数据分析工具是可以支持的系统，明智的选择操作系统的版本。
（2）搭建中Hadoop集群Hadoop才是一个开发和运行如何处理大规模数据的软件平台，利用了在大量的便宜货计算机混编的集群中对海量数据接受分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce，HDFS是一个一定高度容错性的系统，适合防御部署在廉价的机器上，能够可以提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超级大数据集的应用程序；MapReduce是一套可以不从海量的数据中再提取数据到最后前往结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop太更适合应用于大数据存储和大数据的分析应用，比较适合.服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持PB级别的存储容量。
（3）你选数据接入和预处理工具
遇到各种来源的数据，数据接入应该是将这些零散的数据整合在一起，综合类下来接受分析。数据接入要注意和文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入具体用法的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。这对实时性要求比较比较高的业务场景，比如说对未知于社交网站、新闻等的数据信息流不需要接受急速的处理可以反馈，这样的话数据的接入这个可以建议使用开源的Strom，Sparkstreaming等。
数据预处理是在海量的数据中提取出和用特征，组建宽表，创建数据仓库，会使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。与此同时业务量的增多，需要进行训练和清洗的数据也会变得异常越来越古怪，这个可以建议使用azkaban也可以oozie充当工作流调度引擎，为了可以解决有多个hadoop或是spark等计算任务之间的依赖性太强关系问题。
（4）数据存储
除此之外Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，具体方法的有分布式、面向列的闭源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，布署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标比较多是感情依赖横向扩展，不停的提高廉价的商用化服务器，提高计算和存储能力。同样hadoop的资源管理器Yarn，可以不为上层应用可以提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源材等方面受到庞大无比的好处。
（5）中,选择数据挖掘工具
Hive可以不将结构化的数据映射为一张数据库表，并可以提供HQL的查询功能，它是成立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是是为降低MapReduce汇编语言工作的批处理系统，它的出现可以让那些精通于SQL技能、但是不熟得不能再熟MapReduce、编程能力较弱和不弓术Java的用户还能够在HDFS大规模数据集上挺好的的依靠SQL语言查询、汇总、分析数据。Impala是对Hive的一个补充，可以实现程序高效的SQL查询，不过Impala将整个查询过程分成了一个想执行计划树，而也不是连串的MapReduce任务，相比Hive有更好的并发性和尽量减少了不必要的中间sort和shuffle。
是可以对数据接受建模分析，会都用到机器学习相关的知识，具体方法的机器学习算法，比如说贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。
（6）数据的可视化包括输出低API
这对处理能得到的数据可以对接主流的BI系统，例如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可免费试用）等，将结果并且可视化，主要用于决策分析；的或压力降低到线上，支持什么线上业务的发展。
二、大数据分析1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，而还有一个普通用户，可是他们二者这对大数据分析最基本的要求那就是多维分析，毕竟可视化分析都能够形象直观的呈现出大数据特点，而也能更加很容易被读者所进行，就宛如看图说话一般简单明了。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据分析和挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于相同的数据类型和格式才能十分科学的完全呈现出数据本身具备什么的特点，也正是我是因为这些被全世界统计学家所最牛叉的各种统计方法（是可以称之为真理）才能深入数据内部，深处挖掘出很有名气的价值。至于一个方面也是只不过有这些数据挖掘的算法才能更急速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就只能沉默了。
3.预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一那就是流程挖掘，从大数据中疯狂挖掘出特点，通过科学的建立模型，之前便也可以通过模型带入新的数据，使分析和预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析给予新的挑战，我们必须一套工具系统的去结论，提炼数据。语义引擎要怎么设计到有充足的人工智能以根本无法从数据中主动去地其他提取信息。
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和管用的数据管理，哪怕在学术研究肯定在商业应用领域，都能够绝对的保证讲结果的真实和有价值。大数据分析的基础那就是以上五个方面，肯定更深一步大数据分析的话，有很多很多极其有特点的、深入地的、非常什么专业的大数据分析方法。
三、数据处理1.大数据处理之一
哪采大数据的采集是指用来多个数据库来接收震彻客户端（Web、App的或传感器形式等）的数据，并且用户也可以这些数据库来接受很简单网站查询和处理工作。比如，电商会使用比较传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常作用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，而且同时有可能会有成千上万的用户来并且访问和操作，.例如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时都没有达到上百万，因此是需要在喂养灵兽端布署大量数据库才能抵挡。并且怎么在这些数据库之间进行负载均衡和分片虽然是要深入思考和设计。
2.大数据处理之二
导入/预处理只不过采集端本身会有很多数据库，不过如果要对这些海量数据接受有效的分析，还是应该是将这些充斥前端的数据导入到一个分散的规模很大分布式数据库，或者分布式存储集群，但是这个可以在导入基础上做一些很简单擦洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用无论是Twitter的Storm来对数据并且流式计算出，来不满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要注意是导入到的数据量大，每秒钟的导入量偶尔会会提升百兆，甚至千兆网络级别。
3.大数据处理之三
统计出来/分析统计与分析比较多依靠分布式数据库，也可以分布式计算集群来对存储于内中的海量数据并且其它的分析和分类汇总等，以柯西-黎曼方程大多数较常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，包括设计和实现MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或是设计和实现半结构化数据的需求也可以使用Hadoop。统计与结论这部分的主要特点和挑战是分析不属于的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极高的占用。
4.大数据处理之四
挖掘与前面统计和分析过程完全不同的是，数据挖掘一般没有什么预做设置好的主题，主要注意是在超过数据上面并且基于条件各种算法的计算，进而作用有限分析和预测（Predict）的效果，最终达到实现程序一些高级别数据分析的需求。比较好是是算法有主要用于聚类的Kmeans、用于统计出来自学的SVM和主要是用于分类的NaiveBayes，要注意可以使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要注意是应用于挖掘的算法很急切，并且计算不属于的数据量和计算量都不大，广泛数据挖掘算法都以单线程为主。
什么是大数据处理的主要方式？
1.大数据处理之一：采药
大数据的采集是指依靠多个数据库来接收发自客户端(Web、App的或传感器形式等)的数据，因此用户也可以是从这些数据库来参与简单点网站查询和处理工作。.例如，电商会在用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，毕竟同时有可能会有成千上万的用户来通过访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以是需要在喂养灵兽端防御部署大量数据库才能支撑。因此如何在这些数据库之间并且负载均衡和分片并不是是需要深入思考和设计。
2.大数据处理之二：导入/预处理
虽然再采集端本身会有很多数据库，只不过如果不是要对这些海量数据参与管用的分析，我还是应该要将这些无论是前端的数据导入到一个几乎全部的大型手机分布式数据库，或者分布式存储集群，另外是可以在导入基础上做一些简单可以清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用不知从何而来Twitter的Storm来对数据参与流式可以计算，来不满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战要注意是导出的数据量大，每秒钟的导入量偶尔会会提升到百兆，甚至还百兆级别。
3.大数据处理之三：统计计算/分析
统计与分析比较多凭借分布式数据库，或则分布式计算集群来对存储于虚空中的海量数据参与特殊的分析和分类汇总等，以不满足大多数比较普遍的分析需求，在这方面，一些实时性需求会会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，和基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者设计和实现半结构化数据的需求这个可以可以使用Hadoop。
统计与总结这部分的主要特点和挑战是分析比较复杂的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有更大的占用。
4.大数据处理之四：深处挖掘
与前面统计和分析过程有所不同的是，数据挖掘像是没有什么作好修改好的主题，主要是在现有数据上面进行实现各种算法的计算，使可起分析和预测(Predict)的效果，最大限度地基于一些高级别数据分析的需求。比较比较是个算法有主要用于聚类的Kmeans、作用于统计计算怎么学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，要注意使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要注意是用于挖掘的算法很紧张，并且可以计算牵涉到的数据量和计算量都太大，广泛数据挖掘算法都以单线程偏于。
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