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大数据技术与应用 - 大数据处理和分析 - MapReduce - 第四课

大数据技术与应用 - 大数据处理和分析 - MapReduce - 第四课
大数据技术与应用 - 大数据处理和分析 - MapReduce - 第四课

MapReduce海量数据并行处理总结

MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算? 提高计算机性能有哪些基本技术手段 提高字长,流水线微体系结构技术,提高集成度,提升主频 迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 2.并行计算技术的分类 有哪些主要的并行计算分类方法? 1)按数据和指令处理结构:弗林(Flynn)分类 2)按并行类型

3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构:弗林(Flynn)分类 SISD:单指令单数据流 传统的单处理器串行处理 SIMD:单指令多数据流 向量机,信号处理系统 MISD:多指令单数据流 很少使用 MIMD:多指令多数据流 最常用,TOP500高性能计算机 基本都属于MIMD类型 2)按并行类型分类 位级并行(Bit-Level Parallelism) 指令级并行(ILP:Instruction-Level Parallelism) 线程级并行(Thread-Level Parallelism) 数据级并行:一个大的数据块划分为小块,分别由不同的处理器/线程处理 任务级并行:一个大的计算任务划分为子任务分别由不同的处理器/线程来处理 3)按存储访问结构分类 A.共享内存(Shared Memory) 所有处理器通过总线共享内存 多核处理器,SMP……

也称为UMA结构(Uniform Memory Access) B. 分布共享存储体系结构 各个处理器有本地存储器 同时再共享一个全局的存储器 C. 分布式内存(Distributed Memory) 各个处理器使用本地独立的存储器 B和C也统称为NUMA结构 (Non-Uniform Memory Access) 4)按系统类型分类 多核/众核并行计算系统MC(Multicore/Manycore) 或Chip-level multiprocessing, CMP 对称多处理系统SMP(Symmetric Multiprocessing) 多个相同类型处理器通过总线连接并共享存储器 大规模并行处理MPP(Massive Parallel Processing) 专用内联网连接一组处理器形成的一个计算系统 集群(Cluster) 网络连接的一组商品计算机构成的计算系统 网格(Grid) 用网络连接远距离分布的一组异构计算机构成的计算系统 5)按并行程序设计模型/方法分类 共享内存变量(Shared Memory Variables) 消息传递方式(Message Passing) MapReduce方式

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

大数据分析技术与应用_实验2指导

目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)

1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序,自己编程实现数据去重程序 2实验目的 (1)理解Hadoop、Eclipse编程流程; (2)理解MapReduce架构,以及分布式编程思想; 3实验性质 实验上机内容,必做,作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告,纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版,4月19日(第10周)之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统:Linux Hadoop版本:2.6.0或以上版本 JDK版本:1.6或以上版本 Java IDE:Eclipse 7实验内容和要求 (1)搭建Hadoop、Eclipse编程环境; (2)运行实验指导上提供的Wordcount程序; (3)在Eclipse上面查看HDFS文件目录; (4)在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果; (5)熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想; 程序设计题,编程实现基于Hadoop的数据去重程序,具体要求如下: 把data1文件和data2文件中相同的数据删除,并输出没有重复的数据,自己动手实现,把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路: 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key,而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个时就直接将key复制到输出的key中,并将value设置成空值。在MapReduce流程中,Map的输出 经过shuffle过程聚集成后会被交给Reduce。所以从设计好的Reduce输入可以反推出Map输出的key应为数据,而

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码:090542008 课程英文名称:Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时:40 讲课:40 实验:0 上机:0 适用专业:应用统计学 大纲编写(修订)时间:2017.6 一、大纲使用说明 (一)课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课,通过本课程的学习,可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据,领会大数据分析方法和应用,掌握复杂数据的分析与建模,使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 (二)知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识:掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力:要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能:掌握复杂数据的分析与建模。 (三)实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序,课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学,通过讨论等方式强化重点,通过分散难点,使学生循序渐进的掌握难点。 4.教学手段:建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 (四)对先修课的要求 本课程的先修课程:应用多元统计分析。 (五)对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法,鼓励学生演示分析思路和分析收获,使学生有机会诊断问题,并学会选用适当的方法和技术分析数据。 (六)课程考核方式 1.考核方式:考查 2.考核目标:在考核学生基础知识、基本技能,基本能力的基础上,重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3.成绩构成:本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 (七)参考书目: 《大数据分析:方法与应用》,王星编,清华大学出版社,2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

MapReduce实验报告

硕士研究生实践报告 题目 作者姓名 作者学号 指导教师 学科专业 所在学院 提交日期 一题目要求 我们的项目背景是,可穿戴设备的实时数据分析。1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据,每一个数值表示一次心跳的周期,单位是秒。例如,0.8表示用户当时的心跳间隙是0.8秒。心跳间期按照顺序存储。 1.利用Hadoop的MapReduce框架编写程序,计算出总测量时间和平均心跳间期,即求和 与求平均。请写出程序,并在实验报告中简单描述你的思路。 2.探索Spark的Transformation中的mapPartition,写出示例程序,并思考何时会用到 mapPartition,为什么要用它? 3.探索Spark的Transformation中的flatMap,写出示例程序,并思考何时会用到它,为什 么要用到它。 4.(选做)SD1和SD2是表征心率变异性的一种指标。结合发给你们的论文,用Java或 者Scala实现SD1和SD2的计算(不用考虑并行化,普通的Java或Scala程序即可)。(选做)假设我们同时监控100个用户的心率,是否能够利用Spark的RDD的特性,并行地计算SD1和SD2?(提示:把每一个用户的心率数据作为RDD里面的一个元素,RDD中不同的元素表示不同用户的心率数据,利用map对每一个用户的心率数据进行并行分析)。请描述设计思路,并尽可能实现一个多用户心率监控的计算程序。 二题目实现 第一题: 本题就是利用Hadoop的MapReduce框架编写程序,计算出总测量时间和平均心跳间期,即求和与求平均,程序代码如下: package ; import ; import ; import ; import ;

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

MapReduce源码分析完整版

一MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的,Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定义是,Map/Reduce是一个编程模型(programming model),是一个用于处理和生成大规模数据集(processing and generating large data sets)的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有着相同key的values合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。 二MapReduce工作原理 1 Map-Reduce Map-Reduce框架的运作完全基于对,即数据的输入是一批对,生成的结果也是一批对,只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化(serialize)操作,所以它们必须要实现Writable接口,而且key的类还必须实现WritableComparable接口,使得可以让框架对数据集的执行排序操作。 一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示: Map: ——> list Reduce:> ——> 2例子 下面通过一个的例子来详细说明这个过程。WordCount是Hadoop自带的一个例子,目标是统计文本文件中单词的个数。假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序:Hello World Bye World Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.1 map数据输入 Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取,一行一个key/value对,key取偏移量,value为行内容。 如下是map1的输入数据: Key1 Value1 0 Hello World Bye World 如下是map2的输入数据: Key1Value1 0 Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.2 map输出/combine输入 如下是map1的输出结果

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据之mapreduce理论

MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象。 Java的序列化是一个重量级序列化框架(Serializable),一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,header,继承体系等),不便于在网络中高效传输。所以,hadoop自己开发了一套序列化机制(Writable),精简、高效。 2.1.1 常用数据序列化类型 常用的数据类型对应的hadoop数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 1)自定义bean对象要想序列化传输,必须实现序列化接口,需要注意以下7项。 (1)必须实现Writable接口 (2)反序列化时,需要反射调用空参构造函数,所以必须有空参构造 (3)重写序列化方法 (4)重写反序列化方法 (5)注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致 (6)要想把结果显示在文件中,需要重写toString(),且用”\t”分开,方便后续用 (7)如果需要将自定义的bean放在key中传输,则还需要实现comparable接口,因为

mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序

详见3.2.1统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量(序列化)。 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 1)job提交流程源码详解 waitForCompletion() submit(); // 1建立连接 connect(); // 1)创建提交job的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地yarn还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交job submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster) // 1)创建给集群提交数据的Stag路径 Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf); // 2)获取jobid ,并创建job路径 JobID jobId = submitClient.getNewJobID(); // 3)拷贝jar包到集群 copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir); rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir); // 4)计算切片,生成切片规划文件

大数据处理:技术与流程

大数据处理:技术与流程 文章来源:ECP大数据时间:2013/5/22 11:28:34发布者:ECP大数据(关注:848) 标签: “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是:数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的,叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多,在大数据情况下,如何保障业务的顺畅,有效的管理分析数据,能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱:1)大数据存储和管理;2)大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1)大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,正在改变着这个世界:它能处理几乎各种类型的海量数据,无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频,还是其它形态的数据;它工作的速度非常快速:实际上几乎实时;它具有普及性:因为它所用的都是最普通低成本的硬件,而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力,云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维,更加经济和实用,使得大数据处理和利用成为可能。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

大数据处理技术ppt讲课稿

大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型: 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据(pb)处理的有效方法,编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题:分布式并行计算是大数据(pb)处理的有效方法,编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题:由于输入的数据量巨大,因此要想在可接受的时间内完成运算,只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误?所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理,普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题,谷歌设计一个新的抽象模型,使用这个抽象模型,普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可,而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节,这些问题都被封装了,交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型,在工业、学术界产生巨大影响,以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间,工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统,多年的努力下来,Hadoop(开源)脱颖而出,成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准,围绕着Hadoop,已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念: MapReduce是一个编程模型,一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由,两个动词Map和Reduce,“Map(展开)”就是将一个任务分解成为多个任务,“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来,得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求,设计map和reduce函数,剩下的工作,如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架(比如hadoop)自动完成,设计的程序有很高的扩展性。所以,站在计算的两端来看,与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别,所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用,开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数,即可完成TB级数据的计算,这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛,并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算:Map和Reduce,首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合,然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值,就完成了大数据的处理,剩下的工作由计算机集群自动完成。 即:(input) ====> map(k1,v1) ->list(k2,v2) ===> combine---> => reduce(k2,list(v2)) ->list(v2) >(output)

2017级大数据技术与应用专业人才培养方案

附件: 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术,旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 (一)学制:三年 (二)招生对象:高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 (一)职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位:大数据文档编写、大数据采集清洗与转换; 大数据技术类岗位:大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析; 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位:大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 (二)起薪标准 4500元/月 (三)人才质量标准 1.知识要求 22395 577B 坻 "#27753 6C69 汩@29901 74CD 瓍 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识,掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能;具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力,具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能; ②具备一定的英语知识,能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语,包括技术 性文档和资料; ③掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设; ④掌握Linux平台下大数据平台搭建,数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能; ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能,能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习,学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件; ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力; ④具备非结构化数据处理能力; ⑤具备数据仓库管理基本能力; ⑥具备OOP程序设计能力; ⑦具备Web应用开发能力; ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力; ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 34754 87C2 蟂26102 65F6 时29227 722B 爫36456 8E68 蹨n(;; 3.素质要求 ①政治思想素质: 热爱祖国,拥护党的基本路线。遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质: 具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质: 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。(四)职业岗位资格证书

3-MapReduce编程

MapReduce编程 一、实验目的 1、理解MapReduce编程模型基本知识 2、掌握MapReduce开发环境的搭建 3、掌握MapReduce基本知识,能够运用MapReduce进行基本的开发 二、实验原理 MapReduce 是Hadoop两个最基础最重要的核心成员之一。它是大规模数据(TB 级)计算的利器,Map 和Reduce 是它的主要思想,来源于函数式编程语言。从编程的角度来说MapReduce分为Map函数和Reduce函数,Map负责将数据打散,Reduce负责对数据进行聚集,用户只需要实现map 和reduce 两个接口,即可完成TB级数据的计算。Hadoop Map Reduce的实现采用了Master/Slave 结构。Master 叫做JobTracker,而Slave 叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job,每一个Job会被划分成若干个Tasks。JobTracker负责Job 和Tasks 的调度,而TaskTracker负责执行Tasks。常见的应用包括:日志分析和数据挖掘等数据分析应用,另外,还可用于科学数据计算,如圆周率PI 的计算等。 MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。按照以上基本的描述,其工作图如下。

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