云计算数据分析思路

---

一、大数据平台数据分析方法数据平台中的的大数据分析服务实现步骤有哪些

很多人还不了解大数据平台的数据分析方法，也不知道在数据平台中实现大数据分析服务需要哪些步骤。

1搭建大数据平台的步骤：安装Linux系统一般以RedHatSystem为中心的操作系统作为基础平台。

2.为了提供稳定的硬件基础，在硬盘工作和安装数据存储节点时，需要根据情况配置RAID。

3

4Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS。5.基于它的常用组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。使用开源组件的优点：1）用户多，很多bug都可以在网上找到答案（这通常是开发中最耗时的部分）。

6

7。8.9.数据导入工具是Sqoop。

10使用它将数据从文件或传统数据库导入到分布式平台中[通常导入到Hive中，但也可以将数据导入到Hbase中]。

11

12。数据预处理是进一步建模分析的闭包。13.这个过程可以使用HiveSQL、SparkQL和Impala。

14数据建模分析是对预处理得到的特征/数据进行建模，以获得期望的结果。

15是在该领域使用的最好的Spark。

朴素贝叶斯、逻辑回归、决策、神经网络、TFIDF、协同过滤等16种常用的机器学习算法已经在MLlib中，调用起来更方便。17.5.结果可视化和结果API视图一般显示结果或部分原始数据。

18一般有两种模式，行数据显示和列搜索显示。

19根据大数据平台的不同，需要使用ElasticSearch和Hbase。

20Hbase提供快速的“ms级”行搜索。

21ElasticSearch可以实现列索引并提供快速的列搜索。

系统稳定性。

24.

25在实际的2B应用中，有时需要添加或删除机器来满足新的需求。

26如何在保持原有功能的情况下快速扩展平台是实际应用中的常见问题。

---

二、大数据云计算主要学习什么呢？1.云计算基础知识，包括Linux云计算网络管理、Linux云主机系统管理和服务配置。学习完这一部分后，您可以根据网络协议准确判断错误位置、在交换机上划分VLAN、使用抓包工具分析网络数据、对Linux系统进行基本管理操作、对交换机进行基本管理操作等。Linux系统。在Linux系统中配置部署域名解析服务，配置LAMP架构网站服务。
2.高级云计算，包括LinuxShell脚本自动化编程和开源数据库MySQLDBA运维。学习完这一部分后，你可以使用awkorsed在命令行处理文本文件、初始化服务器、批量传输文件、编写运维工具、搭建MySQL主从复制架构实现数据实时备份，以及操作和维护MySQL组件。集群可以实现数据可视化操作。
3.云计算项目，包括公有云运营实战、大型网站高并发架构运营实战、Web安全渗透攻防项目实战等。学习完这一阶段后，你可以部署一台服务器在多台主机上安装系统，使用Ansible管理数千或数百台服务器，使用Nginx部署支持高并发的网站，部署Zabbix监控主机异常，编写定制等。报警处理脚本。
4.企业综合项目，包括企业私有云容器化架构的实际运维和企业级大型综合项目。学习完这个阶段后，你可以制定网站的容灾策略，保证服务的在线率，使用Nginx缓存加速用户对网站的访问，增加网站的并发量，搭建私有云平台。企业，并维护私有云中发生的错误。，构建混合云。