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大數(shù)據(jù)分析如何在企業(yè)中落地？

2017-07-24

一、大數(shù)據(jù)分析師和JAVA程序員有什么區(qū)別？

Hadoop架構(gòu)基于java程序設(shè)計，因此大批的IT人士在大數(shù)據(jù)時代找到了自己的職業(yè)錨，而且最快地進(jìn)入了這個行業(yè)，成為了最早的大數(shù)據(jù)分析師。但I(xiàn)T人士的宿命就在于他們太I(xiàn)T了，他們熱衷于計算更快、處理更高效的程序設(shè)計，而忽略了大數(shù)據(jù)分析的本意是為企業(yè)帶來商業(yè)價值，因此他們只能是大數(shù)據(jù)分析工程師，而真正的大數(shù)據(jù)分析師不必成為一個優(yōu)秀的JAVA程序員，但應(yīng)當(dāng)熟悉Hadoop技術(shù)架構(gòu)和算法設(shè)計，結(jié)合大數(shù)據(jù)工具，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為業(yè)務(wù)做支撐，創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

二、大數(shù)據(jù)分析師區(qū)別于普通的數(shù)據(jù)分析師？

普通的數(shù)據(jù)分析師具有一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，熟悉業(yè)務(wù)邏輯，能熟練地操作傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析軟件，能使數(shù)據(jù)成為企業(yè)的智慧。他們通常遇到的都是一些結(jié)構(gòu)化、體量小的小數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)分析師更專注數(shù)據(jù)獲取的架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)分析模型的選擇、指標(biāo)的選取，他們具有數(shù)據(jù)分析師的理論素養(yǎng)和業(yè)務(wù)能力，面對大數(shù)據(jù)，他們有一整套分布式的數(shù)據(jù)獲取、存儲、處理和分析的方案，而且這個方案最終的目標(biāo)是為數(shù)據(jù)分析服務(wù)，他們具有大數(shù)據(jù)分析的利器，如Hadoop、Spark等軟件，他們做的更多的工作是如何將非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)過濾成結(jié)構(gòu)化的小數(shù)據(jù)，從而使更多的普通數(shù)據(jù)分析師有用武之地。

三、CDA大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)心得(徐學(xué)員)

Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系統(tǒng)，其主要作用是存儲及讀取數(shù)據(jù)。而MapReduce實際上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必須基于MapReduce的思想實現(xiàn)。我認(rèn)為想要學(xué)習(xí)Hadoop，其核心在于充分理解MapReduce。而同時，MapReduce的理解也是理解大數(shù)據(jù)分析思想的關(guān)鍵，即如何將龐大的數(shù)據(jù)分解成可以進(jìn)行操作的小數(shù)據(jù)集。

CDA大數(shù)據(jù)分析師課程大致可分為如下幾個部分(闡述并不是按照時間順序，而是按照個人對于這個課程的理解)。

第一部分是原理及背景的講解：個人認(rèn)為，這一部分其實是重點，因為涉及到了大數(shù)據(jù)分析的核心，也包括了Hadoop的運(yùn)行原理。例如1.0版本與2.0版本的差異，其核心在于2.0版本增加了獨(dú)立的資源管理器Yarn，這極大的提升了Hadoop處理海量數(shù)據(jù)時的效率。

第二部分是搭建平臺:從最初的單機(jī)模式，至偽分布模式，到最終的集群模式。這部分內(nèi)容中核心的部分是如何寫好配置文件，在這里課程中也會涉及到核心參數(shù)的介紹，這對于理解Hadoop平臺及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的。

第三部分是Mahout是建立在Hadoop平臺上的軟件，其中集成了許多很有用的算法。這些算法往往不是十分前沿的，但在處理海量數(shù)據(jù)時往往可以顯現(xiàn)出強(qiáng)大的作用。課程中對于Mahout的講解也是十分仔細(xì)的，因為它是目前最為常用且方便的分析海量數(shù)據(jù)的軟件。

第四部分是對于自己想編寫MapReduce的學(xué)員，這部分內(nèi)容其實是十分關(guān)鍵的。因為我認(rèn)為想真正成為一個大數(shù)據(jù)分析師，僅僅會用Mahout上現(xiàn)成的算法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。修改已有的算法甚至是構(gòu)造新算法都是一個想真正進(jìn)入這一行業(yè)的從業(yè)人員所必需的。課程中也會涉及到怎樣在源文件中修改MapReduce程序，從而實現(xiàn)自帶的算法所不具有的功能。從這一點上也體現(xiàn)了課程的深度；第五部分是對Hadoop整體生態(tài)環(huán)境的介紹，介紹并在Hadoop平臺上搭載了如Hive, HBase等等常用的應(yīng)用。對于其優(yōu)劣勢也有較為詳細(xì)的介紹，例如Hive可以利用HQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，便于那些熟悉SQL語句的DB管理人員操作。而HBase是一種面向列的數(shù)據(jù)庫，使得查詢及插入數(shù)據(jù)更高效。相較于Hive，HBASE顯然更適用與海量數(shù)據(jù)的管理，這些對于Hadoop整體生態(tài)環(huán)境的介紹體現(xiàn)了課程一定的廣度。

第五部分是Spark運(yùn)行速度如此之快，主要得益于以下兩方面：一方面Spark中的運(yùn)算大多是基于內(nèi)存的。Spark提出了一種分布式的內(nèi)存抽象，稱為彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD，Resilient Distributed Datasets）。RDD支持基于工作集的應(yīng)用，同時具有數(shù)據(jù)流模型的特點：自動容錯、位置感知調(diào)度和可伸縮性。RDD允許用戶在執(zhí)行多個查詢時顯式地將工作集緩存在內(nèi)存中，后續(xù)的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。另一方面，Spark從穩(wěn)定的物理存儲（如分布式文件系統(tǒng)）中加載記錄，記錄被傳入由一組確定性操作構(gòu)成的DAG，然后寫回穩(wěn)定存儲。DAG數(shù)據(jù)流圖能夠在運(yùn)行時自動實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度和故障恢復(fù)。盡管非循環(huán)數(shù)據(jù)流是一種很強(qiáng)大的抽象方法，但仍然有些應(yīng)用無法使用這種方式描述。Spark能夠在多個并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集，適用于非循環(huán)數(shù)據(jù)流模型難以處理的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)分析師最近開課：

一、課程信息

北京&遠(yuǎn)程：2017年8月05日~8月27日（周末8天）

授課安排：現(xiàn)場班8800元，遠(yuǎn)程班5800元

(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動式授課方式

(2) 授課時間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3) 學(xué)習(xí)期限：現(xiàn)場與視頻結(jié)合，長期學(xué)習(xí)加練習(xí)答疑。

二、報名流程

1. 在線填寫報名信息

官網(wǎng)端：

（北京&遠(yuǎn)程）

微信端：

2. 給予反饋，確認(rèn)報名信息

3. 網(wǎng)上繳費(fèi)

4. 開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖

三、課程大綱

第一階段：大數(shù)據(jù)前沿知識及Hadoop入門

1.大數(shù)據(jù)前沿知識介紹

2.課程介紹

3.Linux及Unbuntu安裝和使用

4.Linux/Ubuntu文件系統(tǒng)操作

5.Hadoop的單機(jī)、偽分布、完全分布式模式的安裝配置

【操作】：Hadoop集群安裝

第二階段：Hadoop部署進(jìn)階

1.Hadoop2.x體系結(jié)構(gòu)

2.HDFS分布式文件系統(tǒng)，HDFS Shell操作

3.YARN的基本構(gòu)成和工作原理

4.MapReduce并行計算框架

5.基本的MapReduce算法實現(xiàn)

6.Hadoop集群上部署和執(zhí)行MR Job

【案例】：氣象大數(shù)據(jù)分析

第三階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲

1.mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識

2.hive的基本語法

3.hive的架構(gòu)及設(shè)計原理

4.hive安裝部署與案例

5.sqoop安裝及使用

【案例】：Web海量日志大數(shù)據(jù)分析

第四階段：Hbase理論及實戰(zhàn)

1.Hbase簡介、安裝及配置

2.hbase的數(shù)據(jù)存儲

3.Hbase Shell

4.Hbase API

5.Hbase數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)方法

【案例】：針對XX高校學(xué)生管理信息系統(tǒng)中的學(xué)生選課

第五階段：Spark配置及使用場景

1.scala基本語法

2.spark介紹及發(fā)展歷史

3.spark standalone模式部署

4.spark RDD 詳解

5.Spark案例分析

【操作】：搭建 Spark1.4 Standalone分布式集群

第六階段：Spark大數(shù)據(jù)分析原理

1.Spark作業(yè)調(diào)度流程與策略

2.集群模式運(yùn)行、監(jiān)控Spark應(yīng)用程序的步驟與方法

3.Hive、Shark簡介與對比分析

4.Spark MLlib體系結(jié)構(gòu)簡介

5.機(jī)器學(xué)習(xí)簡介及經(jīng)典算法案例詳解

6.Spark SQL體系簡介及語句流程

7.DataFrame模型的定義、功能

【案例】:Sogou搜索日志數(shù)據(jù)之用戶行為進(jìn)行分析

第七階段：Tableau大數(shù)據(jù)分析

1.Tableau的維度與度量

2.使用Tableau快速創(chuàng)建交互式繪圖

3.利用Tableau的GUI創(chuàng)建交互式儀表盤

4.使用Tableau連接hive數(shù)據(jù)源

【操作】：Tableau實踐

第八階段：Hadoop+Spark智慧高速大數(shù)據(jù)分析

1.復(fù)習(xí)Hive、Sqoop、Spark、Mysql的安裝過程

2.Sqoop和Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互

3.Spark SQL語句操作大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)

4.Tableau高速大數(shù)據(jù)的漏斗分析

【案例】：智慧高速大數(shù)據(jù)分析

四、課程講師

辛立偉

Java高級軟件工程師、Java高級培訓(xùn)講師、認(rèn)證高級講師、系統(tǒng)架構(gòu)師、SUN中國社區(qū)會員、JAVA技術(shù)專家。精通JAVA、JAVA EE6體系結(jié)構(gòu)；精通Java企業(yè)級中間件技術(shù)設(shè)計、構(gòu)建以及應(yīng)用部署。

曹正鳳

經(jīng)管之家（原人大經(jīng)濟(jì)論壇）大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中心負(fù)責(zé)人，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)博士,北京大數(shù)據(jù)協(xié)會理事，首發(fā)集團(tuán)智慧交通大數(shù)據(jù)中心籌備組負(fù)責(zé)人，研究方向為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的前沿算法研究，包括隨機(jī)森林算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，發(fā)表多篇論文。

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