大數據第二章

㈠ 大數據雲計算好不好學習

說一下大數據的四個典型的特徵：

• 數據量大；

• 數據類型繁多，（結構化、非結構化文本、日誌、視頻、圖片、地理位置等）；

• 商業價值高，但需要在海量數據之上，通過數據分析與機器學習快速的挖掘出來；

• 處理時效性高，海量數據的處理需求不再局限在離線計算當中。

第一章：Hadoop

在大數據存儲和計算中Hadoop可以算是開山鼻祖，現在大多開源的大數據框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。

關於Hadoop，你至少需要搞清楚這些是什麼：

自己學會如何搭建Hadoop，先讓它跑起來。建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。現在都用Hadoop 2.0。

目錄操作命令；上傳、下載文件命令；提交運行MapRece示例程序；打開Hadoop WEB界面，查看Job運行狀態，查看Job運行日誌。知道Hadoop的系統日誌在哪裡。

以上完成之後，就應該去了解他們的原理了：

MapRece：如何分而治之；HDFS：數據到底在哪裡，究竟什麼才是副本；

Yarn到底是什麼，它能幹什麼；NameNode到底在幹些什麼；Resource Manager到底在幹些什麼；

如果有合適的學習網站，視頻就去聽課，如果沒有或者比較喜歡書籍，也可以啃書。當然最好的方法是先去搜索出來這些是干什麼的，大概有了概念之後，然後再去聽視頻。

第二章：更高效的wordCount

在這里，一定要學習SQL，它會對你的工作有很大的幫助。

就像是你寫（或者抄）的WordCount一共有幾行代碼？但是你用SQL就非常簡單了，例如：

SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；

這便是SQL的魅力，編程需要幾十行，甚至上百行代碼，而SQL一行搞定；使用SQL處理分析Hadoop上的數據，方便、高效、易上手、更是趨勢。不論是離線計算還是實時計算，越來越多的大數據處理框架都在積極提供SQL介面。

另外就是SQL On Hadoop之Hive於大數據而言一定要學習的。

什麼是Hive？

官方解釋如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。

為什麼說Hive是數據倉庫工具，而不是資料庫工具呢？

有的朋友可能不知道數據倉庫，數據倉庫是邏輯上的概念，底層使用的是資料庫，數據倉庫中的數據有這兩個特點：最全的歷史數據（海量）、相對穩定的；所謂相對穩定，指的是數據倉庫不同於業務系統資料庫，數據經常會被更新，數據一旦進入數據倉庫，很少會被更新和刪除，只會被大量查詢。而Hive，也是具備這兩個特點，因此，Hive適合做海量數據的數據倉庫工具，而不是資料庫工具。

了解了它的作用之後，就是安裝配置Hive的環節，當可以正常進入Hive命令行是，就是安裝配置成功了。

了解Hive是怎麼工作的

學會Hive的基本命令：

創建、刪除表；載入數據到表；下載Hive表的數據；

MapRece的原理（還是那個經典的題目，一個10G大小的文件，給定1G大小的內存，如何使用java程序統計出現次數最多的10個單詞及次數）；

HDS讀寫數據的流程；向HDFS中PUT數據；從HDFS中下載數據；

自己會寫簡單的MapRece程序，運行出現問題，知道在哪裡查看日誌；

會寫簡單的Select、Where、group by等SQL語句；

Hive SQL轉換成MapRece的大致流程；

Hive中常見的語句：創建表、刪除表、往表中載入數據、分區、將表中數據下載到本地；

從上面的學習，你已經了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存儲框架，它可以用來存儲海量數據，MapRece是Hadoop提供的分布式計算框架，它可以用來統計和分析HDFS上的海量數據，而Hive則是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL介面，開發人員只需要編寫簡單易上手的SQL語句，Hive負責把SQL翻譯成MapRece，提交運行。

此時，你的」大數據平台」是這樣的：那麼問題來了，海量數據如何到HDFS上呢？

第三章：數據採集

把各個數據源的數據採集到Hadoop上。

3.1 HDFS PUT命令

這個在前面你應該已經使用過了。put命令在實際環境中也比較常用，通常配合shell、python等腳本語言來使用。建議熟練掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了寫數據的API，自己用編程語言將數據寫入HDFS，put命令本身也是使用API。

實際環境中一般自己較少編寫程序使用API來寫數據到HDFS，通常都是使用其他框架封裝好的方法。比如：Hive中的INSERT語句，Spark中的saveAsTextfile等。建議了解原理，會寫Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一個主要用於Hadoop/Hive與傳統關系型資料庫，Oracle、MySQL、SQLServer等之間進行數據交換的開源框架。就像Hive把SQL翻譯成MapRece一樣，Sqoop把你指定的參數翻譯成MapRece，提交到Hadoop運行，完成Hadoop與其他資料庫之間的數據交換。

自己下載和配置Sqoop（建議先使用Sqoop1，Sqoop2比較復雜）。了解Sqoop常用的配置參數和方法。

使用Sqoop完成從MySQL同步數據到HDFS；使用Sqoop完成從MySQL同步數據到Hive表；如果後續選型確定使用Sqoop作為數據交換工具，那麼建議熟練掌握，否則，了解和會用Demo即可。

3.4 Flume

Flume是一個分布式的海量日誌採集和傳輸框架，因為「採集和傳輸框架」，所以它並不適合關系型資料庫的數據採集和傳輸。Flume可以實時的從網路協議、消息系統、文件系統採集日誌，並傳輸到HDFS上。

因此，如果你的業務有這些數據源的數據，並且需要實時的採集，那麼就應該考慮使用Flume。

下載和配置Flume。使用Flume監控一個不斷追加數據的文件，並將數據傳輸到HDFS；Flume的配置和使用較為復雜，如果你沒有足夠的興趣和耐心，可以先跳過Flume。

3.5 阿里開源的DataX

現在DataX已經是3.0版本，支持很多數據源。

第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去

Hive和MapRece進行分析了。那麼接下來的問題是，分析完的結果如何從Hadoop上同步到其他系統和應用中去呢？其實，此處的方法和第三章基本一致的。

HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟練掌握。

HDFS API：同3.2.

Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成將HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成將Hive表中的數據同步到MySQL。

如果你已經按照流程認真完整的走了一遍，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：

知道如何把已有的數據採集到HDFS上，包括離線採集和實時採集；

知道sqoop是HDFS和其他數據源之間的數據交換工具；

知道flume可以用作實時的日誌採集。

從前面的學習，對於大數據平台，你已經掌握的不少的知識和技能，搭建Hadoop集群，把數據採集到Hadoop上，使用Hive和MapRece來分析數據，把分析結果同步到其他數據源。

接下來的問題來了，Hive使用的越來越多，你會發現很多不爽的地方，特別是速度慢，大多情況下，明明我的數據量很小，它都要申請資源，啟動MapRece來執行。

第五章：SQL

其實大家都已經發現Hive後台使用MapRece作為執行引擎，實在是有點慢。因此SQL On Hadoop的框架越來越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次為SparkSQL、Impala和Presto.這三種框架基於半內存或者全內存，提供了SQL介面來快速查詢分析Hadoop上的數據。

我們目前使用的是SparkSQL，至於為什麼用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark還做了其他事情，不想引入過多的框架；Impala對內存的需求太大，沒有過多資源部署。

5.1 關於Spark和SparkSQL

什麼是Spark，什麼是SparkSQL。

Spark有的核心概念及名詞解釋。

SparkSQL和Spark是什麼關系，SparkSQL和Hive是什麼關系。

SparkSQL為什麼比Hive跑的快。

5.2 如何部署和運行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？

如何在Yarn上運行SparkSQL？

使用SparkSQL查詢Hive中的表。Spark不是一門短時間內就能掌握的技術，因此建議在了解了Spark之後，可以先從SparkSQL入手，循序漸進。

關於Spark和SparkSQL，如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。

第六章：數據多次利用

請不要被這個名字所誘惑。其實我想說的是數據的一次採集、多次消費。

在實際業務場景下，特別是對於一些監控日誌，想即時的從日誌中了解一些指標（關於實時計算，後面章節會有介紹），這時候，從HDFS上分析就太慢了，盡管是通過Flume採集的，但Flume也不能間隔很短就往HDFS上滾動文件，這樣會導致小文件特別多。

為了滿足數據的一次採集、多次消費的需求，這里要說的便是Kafka。

關於Kafka：什麼是Kafka？Kafka的核心概念及名詞解釋。

如何部署和使用Kafka：使用單機部署Kafka，並成功運行自帶的生產者和消費者例子。使用Java程序自己編寫並運行生產者和消費者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume監控日誌，並將日誌數據實時發送至Kafka。

如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。

這時，使用Flume採集的數據，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的數據可以由多個消費者同時消費，其中一個消費者，就是將數據同步到HDFS。

如果你已經認真完整的學習了以上的內容，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：

為什麼Spark比MapRece快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。

使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。

自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。

從前面的學習，你已經掌握了大數據平台中的數據採集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據採集任務成功完成後，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日誌來方便查錯。

第七章：越來越多的分析任務

不僅僅是分析任務，數據採集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平台中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平台的中樞系統，類似於AppMaster，負責分配和監控任務。

7.1 Apache Oozie

Oozie是什麼？有哪些功能？

Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？

Oozie可以支持哪些任務觸發方式？

安裝配置Oozie。

7.2 其他開源的任務調度系統

Azkaban，light-task-scheler，Zeus，等等。另外，我這邊是之前單獨開發的任務調度與監控系統，具體請參考《大數據平台任務調度與監控系統》。

第八章：我的數據要實時

在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和准實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，准實時的延遲要求一般在秒、分鍾級。對於需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對於其他准實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。

8.1 Storm

什麼是Storm？有哪些可能的應用場景？

Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什麼角色？

Storm的簡單安裝和部署。

自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。

8.2 Spark Streaming

什麼是Spark Streaming，它和Spark是什麼關系？

Spark Streaming和Storm比較，各有什麼優缺點？

使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。

至此，你的大數據平台底層架構已經成型了，其中包括了數據採集、數據存儲與計算（離線和實時）、數據同步、任務調度與監控這幾大模塊。接下來是時候考慮如何更好的對外提供數據了。

第九章：數據要對外

通常對外（業務）提供數據訪問，大體上包含以下方面。

離線：比如，每天將前一天的數據提供到指定的數據源（DB、FILE、FTP）等；離線數據的提供可以採用Sqoop、DataX等離線數據交換工具。

實時：比如，在線網站的推薦系統，需要實時從數據平台中獲取給用戶的推薦數據，這種要求延時非常低（50毫秒以內）。根據延時要求和實時數據的查詢需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

OLAP分析：OLAP除了要求底層的數據模型比較規范，另外，對查詢的響應速度要求也越來越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的數據模型比較規模，那麼Kylin是最好的選擇。

即席查詢：即席查詢的數據比較隨意，一般很難建立通用的數據模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

這么多比較成熟的框架和方案，需要結合自己的業務需求及數據平台技術架構，選擇合適的。原則只有一個：越簡單越穩定的，就是最好的。

㈡ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據讀《駕馭大數據》

去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國政府的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！大數據重要以及不重要的一面與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。網路數據與電子商務對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。一些有價值的應用場景大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手機應用所提供的時間和位置的數據也會提供主動的、及時的推送客戶關懷信息，有利於改善客戶關系和創造商業機會，也可以利用它進行共同目的和興趣的社交，這些都會帶來一種令人驚奇的業務創新。在視頻游戲、電信話費清單上，作者也提出了十分有價值的洞見。技術、流程、方法、組織、人、文化作者是Teradata的首席分析師，絕非是文獻學專家和徒有虛名之輩，他在書中也介紹了如何利用海量並行架構（MPP），雲計算、網格計算、MapRece等時下炙手可熱的技術從大數據中披沙瀝金，駕馭大數據。同時，作者一直在提醒我們，數據只是源，「思想才是分析之父」，「有價值和影響力的分析才是優質分析」，優質分析要符合G（Guided指導性）R（Relevant相關性）A（Explainable可行性）T（Timely及時向）原則，並且優質的分析要能提供答案、提供用戶需要的東西，要能提供新的解決方案，對實際行動有指導意義，從這個角度看，它區別於報表那種標准和固定的數據呈現模式，藉助於大數據分析，用戶能夠把握現狀、預測趨勢，這樣才能駕馭未來。作為一個大數據的行動者和實幹家，作者也結合自己的工作經驗，對於如何成為優秀的分析師，給出了他的答案，那就是學歷、數學和編程等技能「它們僅僅是起點而已」，優秀分析專家身上更重要的才能是「承諾、創造力、商業頭腦、演講能力和溝通技巧、直覺」，這種人一將難求，它需要分析師長期的工作經驗積累，從這點看，數據分析「不能只把自己當成科學家，業內最好的分析專家毫無疑問也是藝術家」。企業的大數據探索之旅，並非一片坦途，也會充滿了各種艱險，這就需要企業具有創新性的文化氛圍，容忍冒險和犯錯，並鼓勵嘗試，作者也切中肯綮的提出「關注人，而不是工具」，「打破思維定勢，形成連鎖反應，統一行動目標」的創新之路，供讀者思考和借鑒。時異而世移，我認為，在當今社會，企業直面社會的劇烈變化，在管理工作中依賴小規模的「點子」「好主意」的傳統做法已經難以應對市場的激烈競爭，企業需要從那些來自於現場、來源於客戶、來源於多個時空的全方位的立體信息中找到利潤的寶藏，才能獲得持續增長的動力，從這個意義上看，駕馭大數據是企業駕馭未來的必經之路。

㈢ 大數據:用數據指導APP運營

大數據:用數據指導APP運營

數據問題一直是很多運營人員頭疼的問題。之前的回答說了一些，但都沒有展開說，我也不知道進階篇能說到啥程度，但先說著吧。

1、數據的定義

數據，其實就是一堆數值。

但這些數值，是從用戶的行為統計而來。用來便於需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。

2、有哪些數據

我們在入門篇的最後，列出了一些核心數據，我用一張腦圖來簡單的歸納一下，並進入我們這一節的內容：

這張腦圖，僅僅簡單的展示了可能是通用的部分運營數據，但如果我們仔細去看，會發現三個數據類型，是所有運營都需要具備的：

渠道、成本、收益。

如果要我簡化上面這張腦圖，我會告訴你，做運營，需要獲取的數據，就是這三大類數據：

渠道數據、成本數據、收益數據。

渠道數據，是用來衡量渠道質量、渠道作用的，它由產品本身的定位的客群和產品的特性所決定。我們其實很容易可以推倒，一個理財產品如果投放游戲社區這種渠道，其運營效果可能並不會太好，可如果換成彩票、博彩，可能效果就很好；同理，傳奇這一類的游戲的宣傳與活動如果投放到女性社區平台，其效果幾乎也可以無視，而如果換成一款Q版小游戲，或許效果就很好。

成本數據和收益數據，則會從不同層面反映出運營的效果。

在這里插一句，千萬不要相信網上流傳的各種《XX高管教你不花錢做運營》這種雞湯文，運營一定有成本，必然有成本，如果認為運營高手可以不花錢辦成事兒，那不如去相信男人可以懷孕生孩子。運營的效率可以通過經驗、熟練度、創意等各種手段來提升，但運營的成本是必然存在的，並且和運營效果一般來說是成正比關系的。很簡單的一個道理：

兩個活動，一個活動送100台iPhone6，一個活動送1台iPhone6，哪個效果會好？

做運營的同學，請一定要認真的去評估每一個運營動作背後的成本。

而所謂「收益」，並不等價於「收入」，獲得金錢是收益，獲得用戶也是

收益，獲得口碑同樣是收益。

如果我們了解了渠道、成本、收益這三類數據，是指導運營的核心數據，我們就可以根據自身的產品特性去設定需要獲取哪些數據。 我們拿最近很火的那個App——足記來舉個例子吧。

「足記」因為一個非核心功能火了，但作為這樣的應用，它會關注哪些數據呢？

從產品的層面，它會去關註：

1）App每日的打開數

2）各種功能的使用次數和使用頻次

3）各種Tab的點擊次數和對應頁面的打開頻次

從運營的層面，它可能會去關註：

1）App每日的活躍用戶數

2）每日產生的UGC數量（區分新老用戶）

3）每日分享到社會化媒體的UGC數量（同時考慮單位用戶的產生內容數）

4）分享出去的UGC帶來的迴流新裝機、新激活用戶數 等等。 而我們需要注意的是，這些關注的數據點，並不是一成不變的，它會因為產品的不同階段而調整，如果我們假設未來足記有盈利模式，那麼它關注的核心數據，就會從內容轉向收入，這時候，轉化率相關數據就會變的重要了。

同樣，我們在本篇的第二章舉過這樣一個例子：

某個旅遊網站，發起了老用戶邀請新用戶加入，老用戶和新用戶都可以獲得100元的代金券，如果活動期間，新用戶完成了一筆旅遊訂單，不論金額大小，作為邀請人的老用戶還可以獲得100元的代金券。

我們當時分析了活動流程，並針對活動流程做了關鍵點梳理，這些關鍵點就是需要獲取的數據：

我們需要的數據，根據實際的需求來進行設計，並沒有一個完全通用的標准，當然，如果你做的越多，你會發現，你的數據感覺在不知不覺中獲得了提升，這一點，非常重要。

3、如何獲取數據

獲取數據的渠道有很多，而方式基本就是自己做和使用外部工具兩種方式。

自己做的話，App可以選擇「埋點」、log等方式，而Web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式去做記錄。

外部工具，則有很多第三方會提供服務。

獲取數據的方式其實各種各樣，而關鍵在於，作為運營人員要了解什麼樣的數據是重要的，對於這些數據的前後關聯，是怎樣的，這是一個聯動的過程，不是一個單一的行為。

4、如何分析數據

對於數據的解讀，每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結，數據分析的方法，無非是：

1）確定數據的准確性 這里包含了選擇數據維度的合理性、數據統計的准確性。如果數據維度選擇不合理、數據統計結果不精確，我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。

2）明確影響數據的因素 一個數據，會收到多種因素的影響，這些因素有內部的，有外部的，運營人員應當盡可能多的了解所有層面的影響因素，以利於我們對於數據的解讀是在一個相對正確的范圍內。

3）重視長期的數據監測 在運營數據分析中，經常會使用環比和同比方式來對比數據。簡單的說，環比是本日與前一日的對比、本月與上月的對比、本季度與上季度的對比；同比是今年當日與去年當日的對比、今年當月與去年當月的對比、今年當季度與去年當季度的對比。環比幫我們看短期的數據波動，而同比幫我們了解大環境下的數據波動。

4）保持客觀的視角 數據分析的過程中，客觀非常重要，不以物喜不以己悲，做了錯誤的操作，帶來了不利的影響要承認，獲得了超出意料的成果要心平氣和，切忌挑選有利於自身的結論。這是職業道德的問題，也是職業發展中非常常見的問題。

5）注意剔除干擾項 實際的工作中，我們會碰到很多問題，這些問題是干擾項，例如，在一個相對平穩的曲線中，突然出現了一個點上的強烈波動，這時候我們需要全面的了解個波動產生的原因，如果無法確認原因，就剔除這個波動，否則我們很難去獲得一個正確的結論。

以上是小編為大家分享的關於大數據:用數據指導APP運營的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈣ 海南省大數據管理局管理暫行辦法

第一章總 則第一條為規范海南省大數據管理局（以下簡稱省大數據管理局）設立和運作，創新大數據管理體制機制，推進我省大數據統一建設，統一管理，高效服務，根據相關法律法規精神和我省實際制定本辦法。第二條省大數據管理局是省政府依法設立，承擔大數據建設、管理和服務等職責，不以營利為目的，不列入行政機構序列，不從事法定職責外事務，具有獨立法人地位的法定機構。第三條省大數據管理局在省政府領導下，堅持創新、市場化、與國際接軌的基本原則，統籌規劃，整體推進，加快推進海南大數據發展。第二章職 責第四條省大數據管理局主要承擔以下職責：

（一）負責使用省本級財政性資金、中央財政補助資金的信息化工程項目的管理，市縣信息化建設項目的審核；負責組織實施大數據、信息化、智慧城市政策措施。

（二）負責推進社會經濟、民生保障各領域大數據開發應用，引導、推動大數據分析研究和應用工作。

（三）負責統籌全省政務信息網路系統、政務數據中心、電子政務基礎設施以及全省基礎性、公共性政務信息化項目的建設和管理。

（四）負責統籌政府數據採集匯聚、登記管理、共享開放；推動社會數據匯聚融合、互聯互通；組織實施大數據安全體系建設和安全保障工作；

（五）負責政府數據資產的登記、管理和運營，推動大數據產業發展。

（六）負責承擔大數據、信息化領域對外交流合作，組織大數據、信息化領域相關企業參與國際國內重大交流合作活動；組織和指導相關企業開展區域化合作、國際化經營；指導大數據、信息化、智慧城市領域行業協會、學會、聯盟機構工作。

（七）負責大數據、信息化人才隊伍建設工作；擬訂並組織實施大數據、信息化人才發展規劃；組織協調全省大數據、信息化人才教育有關工作。第五條省大數據管理局配合省工業和信息化廳承擔全省信息化相關規劃、監督職責，以及省政府交辦的其他工作。第三章運作機制第六條省大數據管理局由省政府直接管理。省政府大數據推進工作領導小組統籌全省大數據發展和管理的重大決策。第七條省大數據管理局實行法人治理結構，建立理事會決策、局長執行的治理架構。由省政府發起成立省大數據管理局理事會，代表省政府履行管理責任，決定發展戰略、項目投資、薪資總額和年度工作目標等重大事項。第八條在職責范圍內，省工業和信息化廳、省互聯網信息辦公室對省大數據管理局進行業務指導和監督。第九條按照「管運分離」的原則，省大數據管理局依法組建省大數據運營公司，承擔全省電子政務基礎設施、公共平台和共性平台的建設運維工作，省大數據管理局履行出資人職責。第十條省大數據管理局實行員額管理制度。根據工作需要，可以設置省大數據管理局大數據架構師等高端特聘職位。內設機構由省大數據管理局自主管理，人員能進能出。第十一條省大數據管理局的登記機關是海南省委機構編制委員會辦公室。省大數據管理局應建立章程並按章程運行，根據黨員人數，依規按程序相應成立黨的基層組織。第十二條下列重大事項應當經省大數據管理局理事會研究討論提出意見，按規定程序報批後實施：

（一）全省大數據發展戰略、規劃、省級政務信息化項目年度計劃和相關投資事項；

（二）年度工作計劃和財務預（決）算報告；

（三）省大數據管理局薪酬方案、年金方案、管理層人員薪酬標准和激勵事項，以及相關管理制度。

（四）應當報請省政府決定的重大事項。第四章人事管理第十三條省大數據管理局除局長外，實行企業薪酬制度和企業年金制度，其薪酬水平參考市場因素自主確定。建立完善個人薪酬與績效考核相掛鉤的激勵制度，薪酬能高能低。第十四條省大數據管理局應當按照科學合理、精簡高效、公開平等、競爭擇優的原則聘用人員。第五章財務管理第十五條省大數據管理局經費來源主要由開辦資金、承接服務收入和其他合理合法的市場化收入組成。省大數據管理局相關支出從上述經費中保障。省大數據管理局的盈餘經費應當全部用於全省大數據管理業務發展。第十六條省大數據管理局作為一級財政預算單位管理，財政經費預算實行國庫集中支付，並接受有關機構監督。

㈤ 大數據處理技術這門課一共有多少章節

這門課一共有6個章節。包括：第一章概率論基礎,第二章Python基礎與開源包,第三章數據處理與特徵選擇,第四章數據建模,第五章數據可視化,第六章海量數據結構,。

㈥ 貴州省大數據安全保障條例

第一章總 則第一條為了保障大數據安全和個人信息安全，明確大數據安全責任，促進大數據發展應用，根據《中華人民共和國網路安全法》和有關法律、法規的規定，結合本省實際，制定本條例。第二條本省行政區域內大數據安全保障及相關活動，應當遵守本條例。

涉及國家秘密的大數據安全保障，還應當遵守《中華人民共和國保守國家秘密法》等法律、法規的規定。第三條本條例所稱大數據安全保障，是指採取預防、管理、處置等策略和措施，防範大數據被攻擊、侵入、干擾、破壞、竊取、篡改、刪除和非法使用以及意外事故，保障大數據的真實性、完整性、有效性、保密性、可控性並處於安全狀態的活動。

本條例所稱大數據是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，是對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。

本條例所稱大數據安全責任人，是指在大數據全生命周期過程中對大數據安全產生或者可能產生影響的單位和個人，包括大數據所有人、持有人、管理人、使用人以及其他從事大數據採集、存儲、清洗、開發、應用、交易、服務等的單位和個人。第四條大數據安全保障工作堅持總體國家安全觀，樹立正確的網路安全觀，按照政府主導、責任人主體，統籌規劃、突出重點，預防為主、綜合治理，包容審慎、支持創新，安全與發展、監管與利用並重的原則，維護大數據總體和動態安全。第五條大數據安全保障工作應當圍繞國家大數據戰略和省大數據戰略行動實施，建立健全大數據安全管理制度，建設大數據安全地方標准體系、大數據安全測評體系、大數據安全保障體系等，採取大數據安全攻防演練等安全保障措施，推動大數據安全技術、制度、管理創新和發展。第六條省人民政府負責全省大數據安全保障工作，市、州和縣級人民政府負責本行政區域內大數據安全保障工作。

開發區、新區管理機構根據設立開發區、新區的人民政府的授權，負責本轄區大數據安全保障的具體工作。第七條縣級以上有關部門按照下列規定，履行大數據安全保障職責：

（一）網信部門負責統籌協調、檢查指導和相關監督管理等工作；

（二）公安機關負責安全保護和管理、風險評估、監測預警、應急處置和違法行為查處等監督管理工作；

（三）大數據發展管理部門負責與大數據安全相關的數據管理、產業發展、技術應用等工作；

（四）通信管理部門負責電信網、公共互聯網運行安全監督管理等工作；

（五）保密行政管理部門負責保密監督管理等工作；

（六）密碼管理部門負責密碼監督管理等工作；

（七）其他部門按照有關法律、法規的規定和各自職責做好大數據安全保障工作。第八條省人民政府應當根據大數據發展應用總體規劃，編制大數據安全保障規劃；網信、公安、大數據發展管理等部門應當根據大數據安全保障規劃，編制本部門、本行業大數據安全保障專項規劃。第九條縣級以上人民政府應當建立大數據安全保障工作領導協調機制和責任機制，協調和指導本行政區域內大數據安全保障有關事項。

公安機關應當按照網路安全等級保護要求，會同有關部門制定大數據風險測評、應急防範等安全制度，加強對大數據安全技術、設備和服務提供商的風險評估和安全管理。第十條任何單位和個人都有維護大數據安全的義務，不得從事危害大數據安全的活動，不得利用大數據從事危害國家安全以及損害國家利益、社會公共利益和他人合法權益的活動。

對危害大數據安全或者利用大數據從事違法犯罪活動的行為，任何單位和個人都有權勸阻、制止、投訴、舉報。收到投訴舉報的部門應當依法及時查處，保護舉報人的合法權益；不屬於本部門職責的，應當及時移送有權處理的部門。第十一條鼓勵開展大數據安全知識宣傳普及、教育培訓，增強全社會大數據安全意識，提高大數據安全風險防範能力。第十二條鼓勵、支持成立大數據安全聯盟、行業協會等社會組織，開展行業自律、交流合作和安全技術研究等大數據安全工作。第二章安全責任第十三條實行大數據安全責任制，保障大數據全生命周期安全。

大數據安全責任，按照誰所有誰負責、誰持有誰負責、誰管理誰負責、誰使用誰負責以及誰採集誰負責的原則確定。

大數據基於復制、流通、交換等同時存在的多個安全責任人，分別承擔各自安全責任。

㈦ 大數據世界的章節目錄

第一章 榮華富貴俱塵消
第二章 絕處逢生
第三章 盡是結發妻
第四章 見習維序者
第五章 談一筆生意（上）
第六章 談一筆生意（下）
第七章 巨龍時代
第八章 冰霜法師
第九章 巨龍襲城
第十章 法師之戰（一）
第十一章 法師之戰（二）
第十二章 測試
第十三章 巨龍的陰謀
第十四章 自殺
第十五章 三個奴隸
第十六章 大雪崩
第十七章 印在空氣中的冰霜符文
第十八章 騙出來的機會
第十九章 夏宮的法師們
第二十一章 原來是個天才
第二十二章 黑暗中的毒蠍
第二十三章 大收獲
第二十四章 我是練武的
第二十五章 荊棘玫瑰小隊的第四人
第二十六章 監獄里的囚徒
第二十七章 將計就計
第二十八章 邪惡的冰霜符文
第二十九章 怎麼能這么帥！
第三十章 原罪匕首
第三十一章 穿刺王
第三十二章 螳螂捕蟬
第三十三章 主上，他被嚇死了
第三十四章 此仇不共戴天
第三十五章 多才多藝的吸血鬼
第三十六章 怎麼沒爆炸？
第三十七章 分頭追擊
第三十八章 平原上的戰斗（一）
第三十九章 平原上的戰斗（二）
第四十章 平原上的戰斗 （三）
第四十一章 平原上的戰斗（四）
第四十二章 內奸
第四十三章 好大一顆釘子
第四十四章 大豐收
第四十五章 同居計劃
第四十六章 長生訣
第四十七章 直接傳道
第四十八章 強力幻術師
第四十九章 完全不是一個層次的對手
第五十章 道祖要瘋狂
第五十一章 直接強推
第五十二章 主動邀請
第五十三章 土地廟
第五十四章 萬物之源為數
第五十五章 除魔衛道
第五十六章 救星
第五十七章 各自謀劃
第五十八章 文須河漲水
第五十九章 聯手蒙蔽天機
第六十章 河中鬥法
第六十一章 各搬救兵
第六十二章 欲求仙道？不行！
第六十三章 毒蠍傭兵團的逆襲
第六十四章 困龍圖顯威（上）
第六十五章 困龍圖顯威（下）
第六十六章 平妖亂
第六十七章 騎虎難下
第六十八章 最後三分鍾！
第六十九章 天神下凡
第七十章 自作孽
第七十一章 長期保護任務
第七十二章 魂魄出竅
第七十三章 任務安排
第七十四章 陞官
第七十五章 金華蘭若（第三更）
第七十六章 小倩（第四更）
第七十五章 褪塵衣（一）
第七十八章 褪塵衣（二）
第七十九章 褪塵衣（三）（第二更）
第八十章 河邊縣的道士？
第八十一章 鑄軀還陽
第八十二章 樹妖的謀劃
第八十三章 屍骨所在，魂魄所依（第三更）
第八十四章 為奴為妾，在所不惜
第八十五章 一切都為了利益（第二更）
第八十六章 意外的危機（第三更）
第八十七章 坐而論道
第八十八章 治病
第八十九章 西湖畔
第九十章 大和尚法海！
第九十一章 逆子！
第九十二章 捉妖
第九十三章 黎山老母
第九十四章 情之一字，難解！
第九十五章 我爹原來是英雄！
第九十六章 水漫金山
第九十七章 悲劇
第九十八章 兩位請留步（第二更）
第九十九章 一招
第一百章 過去的記憶
第一百零一章 情況非常詭異
第一百零二章 世外桃源夜瘋狂
上架感言（求首訂）
第一百零三章 痛並快樂著
第一百零四章 近代大世紀
第一百零五章 三級技能
第一百零六章 道祖和女媧
第一百零七章 進入戰爭世界（求月票求訂閱）
第一百零八章 戰斗開始
第一百零九章 強悍對手出現
第一百一十章 洪水防線上的交鋒（20月票加更）
第一百一十一章 沖過去！（第二更）
第一百一十二章 遇到個搶裝備的（第三更）
第一百一十三章 技不如人
第一百一十四章 蜘蛛軍團（第二更）
第一百一十五章 上帝，它站起來了！（謝舵章）
第一百一十六章 對決（第三更）
第一百一十七章 對決（二）
第一百一十八章 無奈對手有高達（四十月票加更）
第一百一十九章 要干就干票大的（第二更）
第一百二十章 形勢極其惡劣（第三更）
第一百二十一章 能夠影響戰局的男人！
第一百二十二章 空中激戰
第一百二十三章 暗算
第一百二十四章 升空
第一百二十五章 來得快，跑的也快
第一百二十六章 追擊（60月票加更）
第一百二十七章 絕對不能丟！
第一百二十八章 惡魔蜘蛛
第一百二十九章 能打?比你還能打
第一百三十章 人間和地獄的距離
第一百三十一章 我們是天頂星人（上）
第一百三十二章 我們是天頂星人（下）
第一百三十三章 實在太先進了（第一更）
第一百三十四章 處於開天狀態的火星
第一百三十五章 道術之妙，存乎一心（上）
第一百三十六章 道術之妙，存乎一心（下）
第一百三十七章 汝為乾坤之師，可否？（八十月票加更）
第一百三十八章 戰後安排
第一百三十九章 小隊新成員
第一百四十章 地獄到天堂
第一百四十一章 鐵口直斷李半仙
第一百四十二章 仙師解夢
第一百四十三章 山洞貴客
第一百四十四章 原來是你（一百月票加更）
第一百四十五章 功參造化
第一百四十六章 貧道是出世人（求月票啊求月票！）
第一百四十七章 仇敵相見（一百二十月票加更）
第一百四十八章 收徒
第一百四十九章 平靜（一百四十月票加更）
第一百五十章 真龍風姿
第一百五十一章 天譴！（一百六十月票加更）
第一百五十二章 覆滅
第一百五十三章 使天下盡傳佛
第一百五十四章 有你在，真好
第一百五十五章 公子與貧道有緣
求五月保底月票。
第一百五十六 遠方來客
第一百五十七章 你有張良計，我有過牆梯
第一百五十八章 教徒
第一百五十九章 一子定乾坤
第一百六十章 安排（求月票）
第一百六十一章 涇渭之交，得遇豪強（第二更）
第一百六十二章 李靖（第三更）
第一百六十三章 借問女何人？（求月票）
第一百六十四章 還是帶了個拖油瓶（第二更求月票）
第一百六十五章 小賊休走！（第三更）
第一百六十六章 奈何？
第一百六十七章 城中樹妖（第二更）
第一百六十八章 天子劍（一）（三更求月票）
第一百六十九章 天子劍（二）（今日三更）
第一百七十章 天子劍（三）（第二更）
第一百七十一章 狗急跳牆（三更求月票）
第一百七十二章 妖尼，來此禍亂天地耶？
第一百七十三章 大日如來（第二更）
第一百七十四章 撐天之柱！（第三更，求月票）
第一百七十五章 剛烈至此？（第四更送到）
第一百七十六章 天機閣主（第五更）
第一百七十七章 人見人惡的身份（第六更！）
第一百七十八章 黑案（第七章奉上）
第一百七十九章 你這人真壞
第一百八十章 長江後浪『拍』前浪（第二更）
第一百八十一章 鬧鬼小區（第三更）
第一百八十二章 黑夜中的較量（一）
第一百八十三章 黑夜中的較量（二）
第一百八十四章 黑夜中的較量（三）
第一百八十五章 聽我解釋（第一更）
第一百八十六章 浪子不回頭（第二更）
第一百八十七章 第一魂（第三更）
第一百八十八章 真是個麻煩（第四更）
第一百八十九章 一年隱忍！（第五更）
第一百九十章 巧遇（第六更）求月票
第一百九十一章 土豪怎麼這么多？（第七更）
第一百九十二章 今日得見真面目！（第八更）
第一百九十三章 今日得見真面目！
第一百九十四章 又一件黑案（謝盟章）
第一百九十五章 豐厚的收獲（第二更）
第一百九十六章 斷交絕義嗎？
第一百九十七章 凡心難斷啊
第一百九十八章 好男人（第二更）
第一百九十九章 妖患天下（求月票）
第二百章 一晃三年
第二百零一章 塵緣了盡，羽化登仙
第二百零二章 破壞者後裔（第三更）
第二百零三章 計劃失敗 （求月票）
第二百零四章 家破人亡
第二百零五章 天書一卷傳龍孫
第二百零六章 人盡皆知
第二百零七章 低調地戰斗
第二百零八章 地下迷宮
第二百零九章 該怎麼破局？
第二百一十章 嘯月狼（求月票）
第二百一十一章 誅狼記（上）
第二百一十二章 誅狼記（下）
第二百一十三章 眾英雄以為然否？
第二百一十四章 混世小魔王！
第二百一十五章 聲名遠揚
第二百一十六章 錢塘莽夫
第二百一十七章 天書謀劃
第二百一十八章 自污保身（第三更，求月票）
第二百一十九章 西天謀劃現端倪
第二百二十章 賭輸了怎麼辦？
第二百二十一章 傍上個白富美
第二百二十一章 步步入局
第二百二十二章 大鬧天宮幕後的較量（一）
第二百二十三章 大鬧天宮幕後的較量（二）
第二百二十四章 大鬧天宮幕後的較量（三）
第二百二十五章 佛祖暗手（上）
第二百二十六章 佛祖暗手（中）
第二百二十七章 佛祖暗手（下）
第二百二十八 陽光下的殺機
第二百二十九章 絕殺？
第二百三十章 一無所獲
第二百三十一章 異能者
第二百三十二章 有人盯梢
第三百三十三章 遠房表姐
第二百三十四章 遠方表姐（三）
第二百三十五章 遠方表姐（四）
第二百三十六章 誰扔的垃圾！
第二百三十七章 顧成的工作
第二百三十八章 把手舉起來
第二百三十九章 竟然是一個情種？
第二百四十章 異能者都是瘋子
第二百四十一章 提高生活質量
第二百四十二章 長太帥，闖禍了！
第二百四十三章 金錢世界
第二百四十四章 異能者的世界
第二百四十五章 全方位的壓制
第二百四十六章 佳期如夢

㈧ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據

「大數據」簡單理解為：

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。

大數據為什麼重要：

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。

如何應用大數據：

大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

㈨ 大數據如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈩ 海南省大數據開發應用條例

第一章總 則第一條為了推動大數據的開發應用，發揮大數據提升經濟發展、社會治理和改善民生的作用，促進大數據產業的發展，培育壯大數字經濟，服務中國（海南）自由貿易試驗區和中國特色自由貿易港建設，根據有關法律法規，結合本省實際，制定本條例。第二條本省行政區域內大數據開發應用及相關活動適用本條例。

本條例所稱大數據，是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，以及對數據集合開發利用形成的新技術和新業態。第三條大數據開發應用應當堅持全省統籌、依法管理、市場主導、創新引領、共享開放、保障安全的原則。第四條省、市、縣、自治縣人民政府領導本行政區域內大數據開發應用工作，協調解決大數據開發應用重大問題。

省人民政府信息化主管部門負責規劃、指導、監督全省大數據開發應用工作，市、縣、自治縣人民政府信息化主管部門負責本行政區域內的大數據管理工作。

縣級以上人民政府其他部門應當按照各自職責做好大數據開發應用相關工作。第五條省人民政府設立省大數據管理機構，作為實行企業化管理但不以營利為目的、履行相應行政管理和公共服務職責的法定機構。

省大數據管理機構負責組織實施大數據開發應用總體規劃，統籌政務信息化項目管理和政務信息資源共享開放，管理運營政務數據資產，推進政務和社會大數據開發應用，具體實施大數據開發應用監督工作。第六條省人民政府信息化主管部門應當會同省大數據管理機構和有關部門，按照適度超前、合理布局、綠色集約、資源共享的原則，編制本省大數據開發應用總體規劃，報省人民政府批准後公布實施。

市、縣、自治縣人民政府和省人民政府有關部門應當依據本省大數據開發應用總體規劃，編制本區域、本部門、本行業大數據開發應用專項規劃，報省人民政府信息化主管部門和省大數據管理機構備案。第七條省人民政府標准化主管部門應當會同省人民政府信息化主管部門和省大數據管理機構制定數據採集、開發、交換、共享、開放、安全等標准，實現數據准確、完整、規范，促進大數據的開發應用。

省大數據管理機構應當制定政務信息資源全過程管理規范。第八條任何單位或者個人採集、開發和利用數據應當遵守法律法規規定，遵循合法、正當、必要的原則，不得損害國家利益、社會公共利益和他人合法權益。第九條縣級以上人民政府及有關部門應當加強大數據開發應用、安全等方面知識的宣傳普及、教育培訓，增強全社會大數據安全意識，提高大數據開發應用和安全風險防範能力。第二章大數據開發與共享第十條省人民政府應當建立跨部門、跨區域、跨行業的大數據信息資源協同推進機制，統籌規劃全省信息基礎設施，推進信息資源的歸集整合、共享開放和融合應用。

市、縣、自治縣人民政府應當推進本行政區域內信息基礎設施建設，提升大數據開發應用支撐能力，提高信息基礎設施網路化智能化水平。第十一條省大數據管理機構應當建設、管理全省統一的政務數據中心、信息共享交換平台、政務大數據公共服務平台和政務數據開放平台等政務信息資源共享開放基礎設施以及全省基礎性、公共性政務信息化項目。

已建、新建的政務信息系統，應當與全省統一的政務信息資源共享開放基礎設施互聯互通和信息共享。第十二條鼓勵和支持基礎電信運營商建設國際海底光纜及省內登陸點等信息基礎設施，構建安全便利的國際互聯網數據專用通道，提高本省的國際通信互聯互通水平。第十三條省大數據管理機構應當統籌推動政務數據採集匯聚、登記管理、共享開放，推動社會數據匯聚融合、互聯互通、開發利用。第十四條政務信息資源實行目錄管理。

政務部門應當按照國家和本省有關規定和標准，編制、注冊登記、更新、維護政務信息資源目錄，並負責採集政務數據。

省大數據管理機構和市、縣、自治縣人民政府信息化主管部門應當按照國家有關規定，統籌確認政務信息資源共享目錄和開放目錄。

本條例所稱政務部門，是指政府部門及法律法規授權具有行政職能的事業單位和社會組織。第十五條政務信息資源共享分為無條件共享、有條件共享、不予共享三種類型，實行負面清單管理，負面清單以外的政務信息資源應當共享。

凡列入不予共享類的政務信息資源，應當有法律、行政法規或者國務院政策依據。

省大數據管理機構應當會同保密等有關部門開展政務信息資源負面清單審核工作。