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filetypedoc大数据

发布时间:2022-07-06 09:37:18

A. 如何使用Python分析大数据

#coding:utf-8
#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
number = 100000 #每个小文件中保存100000条数据
dataLine = sFile.readline()
tempData = [] #缓存列表
fileNum = 1
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在,则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
for row in range(number):
tempData.append(dataLine) #将一行数据添加到列表中
dataLine = sFile.readline()
if not dataLine :
break
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tempData) #将列表保存到文件中
tFile.close()
tempData = [] #清空缓存列表
print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))
fileNum += 1 #文件编号

sFile.close()

if __name__ == "__main__" :
FileSplit("access.log","access")
====

#coding:utf-8
#file: Map.py

import os,os.path,re

def Map(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
dataLine = sFile.readline()
tempData = {} #缓存列表
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在,则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
match = p_re.findall(dataLine)
if match:
visitUrl = match[0][1]
if visitUrl in tempData:
tempData[visitUrl] += 1
else:
tempData[visitUrl] = 1
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据

sFile.close()

tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()

if __name__ == "__main__" :
Map("access\\access.log1.txt","access")
Map("access\\access.log2.txt","access")
Map("access\\access.log3.txt","access")
==

#coding:utf-8
#file: Rece.py

import os,os.path,re

def Rece(sourceFolder, targetFile):
tempData = {} #缓存列表
p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):
for fil in files:
if fil.endswith('_map.txt'): #是rece文件
sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')
dataLine = sFile.readline()

while dataLine: #有数据
subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据
#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])
if subdata[0][0] in tempData:
tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])
else:
tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据

sFile.close()

tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_rece.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()

if __name__ == "__main__" :
Rece("access","access")

B. c语言处理文件里的大数据

只能分块处理了,读入一块、处理一块、存储一块,数据库就是这么干的。

C. 大数据是学什么的,工作干什么

一、学习内容
基础阶段:Linux、Docker、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hadoop,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段:Python、Scala。

数据分析:python(含numpy,pandas等),R,Matlab(选一个即可)

实战阶段:(若选择python),机器学习及sklearn使用,深度学习及tensorflow, keras, pytorch等框架使用;

大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。

二、工作岗位有
1、Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

D. 大数据是什么大数据和Hadoop之间有什么联系

大数据在近些年来越来越火热,人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题,比如云计算、 Hadoop等等。那么,大数据是什么、Hadoop是什么,大数据和Hadoop有什么关系呢?
大数据概念早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapRece和 GoogleFile System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。
大数据目前分为四大块:大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴,是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢,Hadoop的来临解决了这个问题,Hadoop是Apache(阿帕切) 的一个开源项目,它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构,在这个架构下组织的成员HDFS(Hadoop分布式文件系统),MapRece、 Hbase 、Zookeeper(一个针对大型分布式系统的可靠协调系统),hive(基于Hadoop的一个数据仓库工具)等。
1.云计算属于大数据中的大数据技术范畴。
2.云计算包含大数据。
3.云和大数据是两个领域。
云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源,通过并行化和分布式计算技术,实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术。而作为云计算技术中的佼佼者,Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具,一头黄色的大象。

Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架,能够对大数据进行可靠的分布式处理。
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapRece为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统,具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapRece是一个变成模型和软件框架。
简单理解,Hadoop是一个开源的大数据分析软件,或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的,因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题,在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面,hadoop也有着明显的不足,现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品,能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题。
Hadoop大数据技术案例
让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是,他们让企业找到问题的答案,而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法,或者帮助确定改善运营效率的方法。不过,也有一些已经明确的大数据用例,无论是互联网巨头如谷歌,Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括:
情感分析: Hadoop与先进的文本分析工具结合,分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本,包括Tweets和Facebook,以确定用户对特定公司,品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪,也可以细分到个人用户的情绪。
风险建模: 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据,以确定金融资产的风险,模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备,并根据风险为潜在客户打分。
欺诈检测: 金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如,信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
客户流失分析: 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型,该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。
用户体验分析: 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道(如呼叫中心,网上聊天,微博等)数据整合在一起, 以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响,从而优化整个客户生命周期的用户体验。
当然,上述这些都只是大数据用例的举例。事实上,在所有企业中大数据最引人注目的用例可能尚未被发现。这就是大数据的希望。

E. 大数据专业需要学习什么知识

学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础java开始学起(大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库,夯实基础之后,再进入大数据的学习,具体可以按照如下体系:
第一阶段
CORE JAVA (加**的需重点熟练掌握,其他掌握)
Java基础**
数据类型,运算符、循环,算法,顺序结构程序设计,程序结构,数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
继承**
多态**
抽象类、接口**
常用类
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常,File
文件/流**
数据流和对象流**
线程(理解即可)
网络通信(理解即可)
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述,安装Linux操作系统,图形界面操作基础,Linux字符界面基础,字符界面操作进阶,用户、组群和权限管理,文件系统管理,软件包管理与系统备份,Linux网络配置 (主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识,同时通过大量实验,着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解,并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时,如果大家有时间把javaweb及框架学习一番,会让你的大数据学习更自由一些)
重点掌握:
常见算法
数据库表设计,SQL语句,Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握:
Hadoop基础,HDFS,MapRece,分布式集群,Hive,Hbase,Sqoop
,Pig,Storm实时数据处理平台,Spark平台

F. “大数据”与“海量数据”有哪些区别

”大数据”包含了”海量数据”的含义,而且在内容上超越了海量数据,简而言之,”回大数据”答是”海量数据”+复杂类型的数据。大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

G. 如何读取txt文件中的大数据

java读取来txt文件内容。可以作如源下理解:
首先获得一个文件句柄。File file = new File(); file即为文件句柄。两人之间连通电话网络了。接下来可以开始打电话了。
通过这条线路读取甲方的信息:new FileInputStream(file) 目前这个信息已经读进来内存当中了。接下来需要解读成乙方可以理解的东西
既然你使用了FileInputStream()。那么对应的需要使用InputStreamReader()这个方法进行解读刚才装进来内存当中的数据
解读完成后要输出呀。那当然要转换成IO可以识别的数据呀。那就需要调用字节码读取的方法BufferedReader()。同时使用bufferedReader()的readline()方法读取txt文件中的每一行数据哈。

H. 大数据的Hadoop是做什么的

Hadoop是一个由抄Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台,适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,本身就是大数据平台研发人员的工作成果,Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

I. 大数据主要学习什么呢

大数据来是近五年兴起的自行业,发展迅速,大数据需要学习什么?

大数据需要的语言

Java、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多服务器进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点,这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题,这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务,这个东西叫azkaban。

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