學習大數據的步驟

學習大數據的步驟有哪些？哪些項目是可以在真正的產品階段使用的作為可靠的候選?哪些應該受到特別關注呢?我們做了詳細的研究和測試，讓我們一起看下5種新的撼動大數據的技術。這些是整理的幾組新的工具，讓我們一起來看看吧。以下是小編為你整理的學習大數據的步驟

Storm 和 Kafka 是未來數據流處理的主要方式，它們已經在一些大公司中使用率餓，包括 Groupon,阿里巴巴和The Weather Channel等。Storm,誕生于Twitter,是一個分布式實時計算系統。Storm 設計用于處理實時計算,hadoop主要用于處理批處理運算。

kafka是由LinkedIn研發的一款消息系統作為一個數據處理的管道基礎部分存在于系統中。當你一起使用它們，你就能實時地和線性遞增的獲取數據。

你為什么需要關心?

使用Storm和Kafka,使得數據流處理線性的，確保每條消息獲取都是實時的，可靠的。前后布置的Storm和Kafka能每秒流暢的處理10000條數據。

像Storm和Kafka這樣的數據流處理方案使得很多企業引起關注并想達到優秀的ETL(抽取轉換裝載)的數據集成方案。Storm 和 Kafka 也很擅長內存分析和實時決策支持。企業使用批量處理的Hadoop方案無法也難怪對實時的業務需求。在企業的大數據解決方案中實時數據流處理是一個必要的模塊，因為它很優美的處理了“3v”–volume,velocity 和 variety (容量，速率和多樣性)。Storm和Kafka這2種技術是我們(infochimps)最推薦的技術，它們也將作為一個正式組成部分存在于我們的平臺中。Drill和Dremel 實現了快速低負載的大規模，即席查詢數據搜索。它們提供了秒級搜索P級別數據的可能，來應對即席查詢和預測，及提供強大的虛擬化支持。

Drill和Dremel提供強大的業務處理能力，不僅僅只是為數據工程師提供。業務端的大家都將喜歡Drill和Dremel.Drill 是Google的Dremel的開源版本。Dremel是Google提供的支持大數據查詢的技術。公司將用它來開發自己的工具，這些是導致大家都密切的關注Drill的原因。雖然這些不是起步，但是開源社區強烈的興趣使得它變得更成熟。

先進的報表創建工具

報表創建工具能從用戶的數據源轉換數據成一個精美、雅致的報表。使用其交互式設計界面和高效的工作流程，可在幾分鐘內創建專業和高質量的報表。 豐富的圖表和可視化的選項能提高用戶的報表水準。一套全面的報表組件，如區域、子報表和交叉制表，讓用戶有個快速的開端來創建報表。

智能模型設計

運用我們精密的數據庫設計和模型工具，你可以用圖形表達你的數據庫。使用實體關系圖表來顯現數據庫結構及關系，這樣你就可以更容易塑造，建立和理解復雜的數據庫。

強大的用戶管理

用戶管理功能提升和管理每個用戶的管理權限，不需輸入任何命令，在數分鐘內就能創建和編輯用戶角色，借助這個精確控制的層面，可以在不影響數據庫的安全性下，創建規則并讓用戶訪問數據庫。

確保數據安全

Navicat提供本機備份解決方案，當發生災難時確保復原數據庫，使用Navicat計劃功能自動運行備份，并保存到本機硬盤或網絡硬盤。

隨時隨地運行

Navicat創建一個批處理作業來運行幾個任務。例如：打印報表、備份數據庫、傳輸數據。用戶可以設置電子郵件通知，安排在一個特定的時間，或在每天某些時間執行該批處理作業，并確保任務成功完成。無論身在何處，總能完成工作。

如何選擇框架

Bokeh

這套可視化框架的主要目標在于提供精致且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

Wolfram Alpha

這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計算素材或者其它內容。舉例來說，如果大家輸入“Facebook”，即可獲得與Facebook相關的HTML元素結構、輸入解釋、Web托管信息、網絡統計、子域、Alexa預估以及網頁信息等大量內容。

Neo4j

其官方網站將這款工具稱為圖形數據庫技術的下一場革命。這種說法在一定程度上并不夸張，因為此套數據庫使用數據間的關系以操作并強化性能表現。Neo4j目前已經由眾多企業用于利用數據關系實現智能應用，從而幫助自身保持市場競爭優勢。

大數據職業細分

數據科學家：數據科學家傾向于用搜索數據的方式來看待周圍的世界，把大量散亂的數據變成結構化的可供分析的數據，還要找出豐富的數據源，整合其他可能不完整的數據源，并清理成結果數據集，新的競爭環境中，挑戰不斷的變化，新數據不斷的流入，數據科學家需要幫助決策者穿梭于各種分析，從臨時數據分析到持續數據交互分析。當他們有所發現，建議新的業務方向。他們很有創造力的展示視覺化的信息，從而影響產品，流程和決策。

大數據工程師：分析歷史，預測未來，優化選擇，這是大數據工程師在玩數據時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，幫助企業做出更好的商業決策。大數據工程師是一個很重要的工作，就是通過分析數據找出過去事件的特征。通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

數據分析師：與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩，因此，互聯網時代的數據分析師必須學會借助技術手段進行高效的數據清理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

分情況來說：就行業來說，數據分析師的機制類似，無論在任何時代，媒體運營者能否準確詳細和及時地了解受眾情況和變化趨勢。都是成敗的關鍵。

此外：對于新聞出版等內容產業來說，更關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支持新聞出版改善客戶關系的關鍵職能。

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