基础大数据学习方法

无论是在构建大数据的应用程序，还是仅仅只想从开发的移动应用中得到一点点启发，程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具。这绝对是一个好东西，所以很多公司从程序员的需求和技能出发，构建了一些数据分析工具。GigaOm的记者Derrick Harris列举了几个工具，CSDN进行了编译整理。以下是小编为你整理的基础大数据学习方法

BitDeli：BitDeli是今年11月份在旧金山成立的一家初创公司。它能衡量出任何使用Python脚本的应用程序的指标，联合创始人兼CEO Ville Tuulos告诉Derrick，脚本可以很简单，也可以很复杂——甚至未来可以延伸到机器学习。不过和“重量级选手”Hadoop相比，BitDeli自认为是一个轻量级的Ruby。

Continuuity：Continuuity是前Yahoo首席云架构师Todd Papaioannou和Facebook HBase的工程师Jonathan Gray的心血结晶，Continuuity想让所有的公司都能像Yahoo、Facebook一样运营。该团队创建了一个大数据工具，它可以简化Hadoop以及HBase集群的复杂性，而且包含一系列开发套件，旨在帮助程序员开发大数据应用，该平台采用Hadoop技术，允许开发者在防火墙内外对大数据应用软件进行部署、扩展和管理。公司联合创始人兼首席执行官Todd Papaioannou表示，作为一家初创企业，Continuuity正在试图掀起下一波大数据应用软件的浪潮，公司所提供的工具能够大大提高处于开发状态的软件不同部分与阶段的扩展性。

Flurry：Flurry是移动应用统计分析领域里的标杆，正因为在行业内独特的优势，它每年的营收高达一亿美元。Flurry拥有非常全面的功能，不仅仅只是帮助开发者构建移动应用，它还帮助开发者分析所有的数据，进而产生更大的效益。其实数据也支撑了该公司的广告网络，他们通过数据分析可以帮助开发者推送准确的广告到需要的用户面前。不过单纯从移动应用的数据统计功能来看，Flurry绝对是处于领先地位。其功能模块设置合理，分析维度全面，分析流程也易于理解。

数据流处理线性原理

使用Storm和Kafka,使得数据流处理线性的，确保每条消息获取都是实时的，可靠的。前后布置的Storm和Kafka能每秒流畅的处理10000条数据。

像Storm和Kafka这样的数据流处理方案使得很多企业引起关注并想达到优秀的ETL(抽取转换装载)的数据集成方案。Storm 和 Kafka 也很擅长内存分析和实时决策支持。企业使用批量处理的Hadoop方案无法也难怪对实时的业务需求。在企业的大数据解决方案中实时数据流处理是一个必要的模块，因为它很优美的处理了“3v”–volume,velocity 和 variety (容量，速率和多样性)。Storm和Kafka这2种技术是我们(infochimps)最推荐的技术，它们也将作为一个正式组成部分存在于我们的平台中。Drill和Dremel 实现了快速低负载的大规模，即席查询数据搜索。它们提供了秒级搜索P级别数据的可能，来应对即席查询和预测，及提供强大的虚拟化支持。

Drill和Dremel提供强大的业务处理能力，不仅仅只是为数据工程师提供。业务端的大家都将喜欢Drill和Dremel.Drill 是Google的Dremel的开源版本。Dremel是Google提供的支持大数据查询的技术。公司将用它来开发自己的工具，这些是导致大家都密切的关注Drill的原因。虽然这些不是起步，但是开源社区强烈的兴趣使得它变得更成熟。

浅谈大数据

在互联网发达的今天，我们每天都在上网，我们每天在网络上创造的的数据可以说是海量的。

因为有海量的数据，所以出现了大数据分析这个产业，通过分析我们每天的数据信息可以获得商业上的需求定位或者一些其他信息

实际上我们每天用到百度搜索就是一种大数据处理的例子，所谓的人工智能其实也只是通过各种非常复杂的运算方法，在我们人类的种种数据里面抓取出来符合条件的结果。

所谓的机器人，实际上是一台联了网或者是植入庞大数据或者指令的电脑。

在处理一些有明确逻辑性的事物上，我们人脑肯定是不如电脑来的快，但并不能武断的说，有了机器人就不需要人了

机器人做事在某种程度上是要比人类做的好的，更精确不容易出错，当然也需要人来监管，只不过是一个人可以监管一大批机器，出了问题能即使发现并解决

大数据处理需要的语言

javaMR语言

这种语言产生很早了，大家也或多或少的接触过，但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统，是一种最基本的选择。

Scala语言

以java为基础的语言，和java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala是逐渐兴起的工具，善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

Hadoop

在以java为基础的大数据处理当中，Hadoop为作一批数据处理，发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理工具而言，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用

Kafka andStorm

它是一个特别快速的查询信息系统，但是因为太快了在实施操作时会犯错，有时候会漏掉东西。

Pythom语言

Python拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质，更简单和直观，在近几年的成长很快。在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个选择，Python无疑当选。

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