如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和數(shù)據(jù)分析，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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　　行內(nèi)人士皆知，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建有利于幫助企業(yè)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理資源，圍繞企業(yè)業(yè)務(wù)開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)，最終形成面向服務(wù)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)從平臺(tái)搭建到數(shù)據(jù)分析大概包括以下幾個(gè)步驟：

　　1、Linux系統(tǒng)安裝

　　一般使用開源版的Redhat系統(tǒng)--CentOS作為底層平臺(tái)。為了提供穩(wěn)定的硬件基礎(chǔ)，在給硬盤做RAID和掛載數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的時(shí)，需要按情況配置。比如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩(wěn)定性，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與操作系統(tǒng)分別放置在不同硬盤上，以確保操作系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

　　2、分布式計(jì)算平臺(tái)/組件安裝

　　當(dāng)前分布式系統(tǒng)的大多使用的是Hadoop系列開源系統(tǒng)。Hadoop的核心是HDFS，一個(gè)分布式的文件系統(tǒng)。在其基礎(chǔ)上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。

　　使用開源組件的優(yōu)點(diǎn)：1）使用者眾多，很多bug可以在網(wǎng)上找的答案（這往往是開發(fā)中最耗時(shí)的地方）；2）開源組件一般免費(fèi)，學(xué)習(xí)和維護(hù)相對(duì)方便；3）開源組件一般會(huì)持續(xù)更新；4）因?yàn)榇a開源，如果出現(xiàn)bug可自由對(duì)源碼作修改維護(hù)。

　　常用的分布式數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢，Hbase可以快速讀取行。外部數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入導(dǎo)出需要用到Sqoop。Sqoop將數(shù)據(jù)從Oracle、MySQL等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)，Impala是對(duì)hive的一個(gè)補(bǔ)充，可以實(shí)現(xiàn)高效的SQL查詢

　　3、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

　　前面提到，數(shù)據(jù)導(dǎo)入的工具是Sqoop。它可以將數(shù)據(jù)從文件或者傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到分布式平臺(tái)。

　　4、數(shù)據(jù)分析

　　數(shù)據(jù)分析一般包括兩個(gè)階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)建模分析。

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理是為后面的建模分析做準(zhǔn)備，主要工作時(shí)從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立大寬表。這個(gè)過程可能會(huì)用到Hive SQL，Spark QL和Impala。

　　數(shù)據(jù)建模分析是針對(duì)預(yù)處理提取的特征/數(shù)據(jù)建模，得到想要的結(jié)果。如前面所提到的，這一塊最好用的是Spark。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TFIDF、協(xié)同過濾等，都已經(jīng)在ML lib里面，調(diào)用比較方便。

　　5、結(jié)果可視化及輸出API

　　可視化一般式對(duì)結(jié)果或部分原始數(shù)據(jù)做展示。一般有兩種情況，行數(shù)據(jù)展示，和列查找展示。

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