emc存储更换的设备都有日志吗 如何做好大数据关联分析？
如何做好大数据关联分析？
大数据的技术大数据技术以及：
1）数据采集：ETL工具全权负责将其分布的、存储和计算数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等收集到临时中间层后通过清洗、转换、独立显卡，之后打开程序到数据仓库或数据集市中，拥有联机分析处理、数据挖掘的基础。
2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3）基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4）数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。一次性处理自然语言的关键是要让计算机”表述”自然语言，因此自然语言处理又就是自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，再者它是人工智能的核心课题之一。
5）统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、去相关分析、T检验、方差分析、卡方讲、偏相关分析、距离之外分析、回归分析、简单啊方差分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差讲、岭重临、logistic回归分析什么、曲线大概、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、飞快聚类法与聚类法、怎么判断讲、对应分析、多元填写分析（更优尺度分析什么）、bootstrap技术等等。
6）数据挖掘：归类（Classification）、估记（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygrouping内个associationpolicies）、聚类（Clustering）、描述和可视化、DescriptionbutVisualization）、紧张数据类型深处挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。7）结果呈：云计算、标签云、关系图等。
一、垒建大数据分析平台遇上海量藏书的各种来源的数据，要如何对这些零散的数据通过管用的分析，能够得到价值价格信息总是是大数据领域研究的热点问题。、、
在搭建大数据分析平台之前，要先比较明确业务诉求场景和用户的需求，是从大数据分析平台，是想我得到哪些有价值的信息，不需要接入的数据有哪些，内容明确实现场景客户业务的大数据平台要必须具备的基本上的功能，来确定平台搭建过程中建议使用的大数据处理工具和框架。（1）操作系统的选择
操作系统像是使用开源版的RedHat、Centos或则Debian充当底层的形成完整平台，要依据大数据平台所要垒建的数据分析工具是可以接受的系统，明智的决定操作系统的版本。
（2）堆建Hadoop集群Hadoop另外一个开发和运行全面处理大规模数据的软件平台，实现程序了在大量的廉价的商品计算机混编的集群中对海量数据并且分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce，HDFS是一个相同高度容错性的系统，适合我作战部署在廉价的机器上，都能够提供给高吞吐量的数据访问，区分于那些有着特大号数据集的应用程序；MapReduce是一套也可以从海量的数据中其他提取数据最后前往结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常更适合应用到于大数据存储和大数据的分析应用，适合服务什么于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持什么PB级别的存储容量。
（3）选择数据接入和预处理工具
遇上各种来源的数据，数据接入那就是将这些零散的数据整合在一起，综合站了起来进行分析。数据接入要注意以及文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。对此实时性要求都很高的业务场景，比如说对存在地于社交网站、新闻等的数据信息流必须并且急速的处理反馈信息，那就数据的接入是可以建议使用开源的Strom，Sparkstreaming等。
数据预处理是在海量的数据中再提取出后用特征，组建宽表，修改数据仓库，会建议使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。与此同时业务量的增多，要参与训练和可以清洗的数据也会变得越来越大紧张，这个可以不使用azkaban或则oozie充当工作流调度引擎，用来能解决有多个hadoop的或spark等计算任务之间的依恋关系问题。
（4）数据存储
除开Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，正确的还有一个分布式、向大列的开源软件数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样的，HBase的目标通常是依赖性太强横向扩展，实际不停的增强廉价的商用服务器，提升计算和存储能力。同样hadoop的资源管理器Yarn，是可以为上层应用形式提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面给予巨型的好处。
（5）你选择数据挖掘工具
Hive是可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL的查询功能，它是确立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是是为会减少MapReduce汇编语言工作的批处理系统，它的出现这个可以让那些全精通SQL技能、但是不认识MapReduce、编程能力较弱和不擅长Java的用户能在HDFS大规模数据集上挺好的凭借SQL语言查询、汇总、分析数据。Impala是对Hive的一个补充，也可以基于高效的SQL查询，不过Impala将整个查询过程组成了一个先执行计划树，而也不是一串的MapReduce任务，相比Hive有更好的并发性和尽量避免了不必要的中间sort和shuffle。
是可以对数据参与建模分析，会要用机器学习相关的知识，具体方法的机器学习算法，例如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。
（6）数据的可视化在内输出来API
相对于处理换取的数据可以对接主流的BI系统，.例如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和最有市场的网易有数（可免费试用）等，将结果接受可视化，用于决策分析；或则流速减慢到线上，意见线上业务的发展。
二、大数据分析1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，另外也有普通用户，只不过他们二者是对大数据分析最基本的要求那就是可视化展现，而且可视化分析也能很直观的显现出大数据特点，另外都能够更加太容易被读者所认可，就犹如看图说话差不多简单明了。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心应该是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能非常现代自然科学的完全呈现出数据本身应具备的特点，也恰好因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以不称之为真理）才能深入数据内部，挖掘点出名气最大的价值。另一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就难以说清楚了。
3.预测性分析
大数据分析到最后要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中深处挖掘出特点，科学的建立模型，之后便这个可以实际模型解出新的数据，最大限度地分析预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析受到新的挑战，我们是需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎要怎么设计到有起码的人工智能以根本无法从数据中主动地地分离提取信息。
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和比较有效的数据管理，即便在学术研究应该在商业应用领域，都也能能保证分析什么结果的虚无飘渺和有价值。大数据分析的基础是以上五个方面，当然深入地大数据分析的话，还有一个很多很多更加有特点的、更加深入的、极其好的专业的大数据分析方法。
三、数据处理1.大数据如何处理之一
再采集大数据的采集是指借用多个数据库来收得到打动心灵客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户这个可以通过这些数据库来参与最简单去查询和处理工作。诸如，电商会不使用民间的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常主要是用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，毕竟而有可能会有成千上万的用户来接受访问和操作，例如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时提升到上百万，所以才是需要在喂养灵兽端部署大量数据库才能能支撑。并且如何在这些数据库之间并且负载均衡和分片的确是必须深入思考和设计。
2.大数据处理之二
导入/预处理只不过再采集端本身会有很多数据库，但是假如要对这些海量数据通过最有效的分析，应该肯定将这些来自前端的数据导入到一个集中的规模很大分布式数据库，或是分布式存储集群，并且是可以在导入基础上做一些很简单清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据接受流式可以计算，来不满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战要注意是再导入的数据量大，每秒钟的导入量每天都会提升百兆，甚至百兆级别。
3.大数据处理之三
做统计/分析统计与分析通常用来分布式数据库，也可以分布式计算集群来对存储于内中的海量数据接受其它的分析和分类汇总等，以柯西-黎曼方程大多数比较普遍的分析需求，在这方面，一些实时性需求会都用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，包括基于组件MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求是可以可以使用Hadoop。统计与讲这部分的主要特点和挑战是分析牵涉的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4.大数据处理之四
挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘象没有什么预做修改好的主题，主要是在超过数据上面通过实现各种算法的计算，最大限度地可起分析预测（Predict）的效果，从而利用一些高级别数据分析的需求。比较好是个算法有应用于聚类的Kmeans、作用于统计计算怎么学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要建议使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战比较多是应用于挖掘的算法很复杂，并且换算牵涉到的数据量和计算量都比较大，具体用法数据挖掘算法都以单线程重点。
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