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互联网大数据之物联网_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金尽管智能城市的概念还相对较新，但它现已变成了将来城市环境的热门话题。
跟着这种增加，各个领域的立异也在不断扩大，各个城市有必要不断习惯持续开展的社会需求。
在很多城市，携带纸质地图，或许在家门口拾起订阅的报纸，现已不再多见。
相反，城市居民期望经过便当的运用、技能立异和物联网的衔接，与他们的城市和市民相衔接，来完成他们的平时日子。
推进立异和构思开发是变成智能城市的要害，但首要需求向大众敞开数据。
经过敞开数据方针，城市能够参加智能城市运动，将技能和信息融入到城市开展的核心中。
这种数据优先的办法一向是推进城市变得愈加智能和打造立异环境的决定因素。
依据Sunlight Foundation，美国五大城市——芝加哥、纽约、洛杉矶、休斯敦和费城——允许大众获取数据，开展变成典型的智能城市。
纽约市经过鼓舞公司立异思维，推进城市开展变成一个智能城市，然后完成这一方针。
Association for Neighborhood and Housing Development的“Displacement Alert Project”项目，运用敞开数据，创立了社区和住所大楼状况的网络可视化，以进步对经济适用住宅危机的意识，并断定有严峻置换压力的区域。
期望以相似的方法运用敞开数据的好处，数据的全部敞开协助了波士顿关于BOS：311运用的开发，这一运用让居民能够向Constituent Service Center陈述非紧急状况，然后就疑问差遣有关组织。
纽约和波士顿都证实，将市民衔接到一个智能城市需求取得一切方面的数据——只能经过数据优先的方法来完成。
物联网为立异供给了精细数据和实时数据，比如空气质量传感器、公共交通方位设备和灾难预警信号，进一步完成了敞开数据方案。
经过全部的数据，填补了市民与城市之间的空白，能够更好地监测城市居民的行为和需求，并且为改进城市条件和减轻不方便供给了处理方案。
大数据培训靠谱不_光环大数据推出智客计划送2000助学金光环大数据作为大数据培训机构的老牌机构，聘请拥有多年经验的实力派讲师，面对面授课，光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。
那么大数据培训靠谱吗？大数据培训怎么样？大数据是一门非常先进的技术，所以一线城市的发展机遇要更好，找培训机构自然在一线城市最好。
北京作为中国的首都，当然是最适合大数据发展的城市了，在这里不仅你能学习到更加前沿的大数据知识，接触到更加专业的东西，同样在北京，大数据行业对于人才的需求量也是最高的，在这里，能够快速的找到适合自己的大数据工作。
目前大数据分析型人才缺口已经达到1500万，因为学校严重缺乏大数据实验操作训练环境和大数据教学经验，所以培养未来可用的大数据人才已经全部落在了培训机构的肩上。
而国家层面更是连续发文对发展大数据予以鼓励支持。
2015年，国务院还出台了《促进大数据发展行动纲要》，提出要全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，在“十三五”规划、“两化融合”、“互联网+”和《中国制造2025》等重大国家战略中，明确要求在全社会各个领域中加大对大数据应用，促进大数据产业发展，加快“数据中国”建设，这标志着大数据产业已上升为战略高度。
光环大数据大数据培训是现在大数据培训行业的中流砥柱，承担着为大数据行业贡献更多人才的主要任务。
光环大数据教育现在已从课程、师资、就业、项目等方面全方位为的打造“让学生舒心，让家长放心”的服务保障体系，努力让每一位学员都能够满载而归，找到一份高高薪的工作。
大数据浪潮，让人类有机会用数据对身边的一切加以完整地描述，甚至凭借日益增强的数据分析能力，人类得以有效实现对未来的预测。
而大数据的空前发展，促进了大数据薪资待遇的提升，现在学习大数据，月薪过万就业不是梦!为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
光环大数据的课程体系_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金众所周知大数据是基于java语言，但你不知道的是大数据基于java但又不同于java。
大数据有着自己独特的数据技巧用来解决庞大数据的存储和计算，大数据尤其独特的算法形态和方式。
正是这个原因很多机构就形成了这种风气，打着大数据的名义过多的讲的是java但这学生们自然就不得而知，学生们会以为大数据也就这点东西，但他们不知道的是他们所来的这些机构对于大数据也是知其然不知其所以然。
但是光环大数据作为在大数据教育方面已是“老司机”对于学生他们只会多的传授从不会拉下分毫。
总体来说培训都是五个月的时间，其他机构会用3个月的时间来讲述java基础，但你要知道的是大数据远比java深奥的多，仅靠2个月来讲述大数据课程那是根本不可能的，就相当于你当想听大数据的时候他们已经完事了。
而光环大数据则不然，我们会为学生制定最严谨的教育体系我们主要从大数据技术的离线和实时来讲述i. 了解Hadoop产生的背景及在国内的发展和就业情况ii. Hadoop生态圈以及各组成部分的简介如：1. HDFS：分布式文件系统2. MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架3. HIVE：基于大数据技术的SQL数据仓库工具4. HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库5. ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件6. Sqoop：数据导入导出工具iii. Flumn的简述及其运行机制iv. 案例需求的分析以及数据来源的考察v. 技术项目的架构以及数据的处理流程vi. 集群的搭建和采集vii. Spark的特点及其为什么要学Spark小编只是粗鲁略的讲述了一下我们光环大数据的课程，具体的课程欢迎学子们来我们光环大数据实地考察不过小编还是强调的就是对机构的选择上，因为很多学生会被一些机构外表的华丽包装所蒙蔽，现在的培训机构铺天盖地但真正能够学到真本事的少之又少，小编还是希望广大学子能够用心观察这毕竟是自己的未来，你说呢。
大数据所侧重的是混杂性_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金执迷于准确性是信息缺乏期间和模仿期间的产品。
只有5%的数据是有框架且能实用于传统数据库的。
要是不担当稠浊，剩下95%的非框架数据都无法被利用，只有担当禁绝确性，我们才气打开一扇从未涉足的天下的窗户。
在越来越多的环境下，利用全部可获取的数据变得更为大概，但为此也要支付肯定的代价。
数据量的大幅增长会造结果果的不正确，与此同时，一些错误的数据也会混进数据库。
对“小数据”而言，最根本、最紧张的要求便是淘汰错误，包管质量。
由于网络的信息量比力少，以是我们必须确保记载下来的数据只管即便准确。
由于网络信息的有限意味着渺小的错误会被放大，乃至有大概影响整个效果的正确性。
然而，在不停涌现的新环境里，容许禁绝确的出现已经成为一个新的亮点，而非缺点。
由于放松了容错的尺度，人们掌握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事变。
如许就不是大量数据优于少量数据那么简朴了，而是大量数据创造了更好的效果。
假设你要丈量一个葡萄园的温度，但是整个葡萄园只有一个温度丈量仪，那你就必须确保这个测试仪是准确的并且可以大概不停事情。
反过来，要是每100棵葡萄树就有一个丈量仪，有些测试的数据大概会是错误的，也大概会越发杂乱，但浩繁的读数合起来就可以提供一个越发正确的效果。
由于这内里包罗了更多的数据，而它提供的代价不但能抵消散错误数据造成的影响，还能提供更多的分外代价。
如今想想增长读数频率的这个事变。
要是每隔一分钟就丈量一下温度，我们至少还可以大概包管丈量效果是根据时间有序分列的。
要是酿成每分钟丈量十次乃至百次的话，不但读数大概堕落，连时间先后都大概搞混失。
试想，要是信息在网络中活动，那么一条记载很大概在传输历程中被耽误，在其到达的时间已经没故意义了，乃至爽性在奔涌的信息大水中彻底迷失。
固然我们得到的信息不再那么正确，但网络到的数目巨大的信息让我们放弃严酷准确的选择变得更为划算。
大数据培训技术怎么样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据技术在我们生活中不断被占据，不断被侵蚀，就像手机一样，无时无刻不在用大数据。
在当今技术驱动的世界中，使用大数据实际上是一个要求。
今天光环大数据大数据开发培训老师就来说一说，一个销售，该如何利用大数据来提高自己的业绩?当组织利用大数据来提升销售额时，有一些策略将使组织走上正确的道路，这将有助于其增加收入并保持行业竞争力。
通过收集大数据可以提高销售量。
例如，组织可以跟踪客户停留在其网站上的时间。
此外，还可以记录他们点击的链接。
这样做，组织将获得创建成功的营销活动，并增加销售所需的信息。
通过利用大数据，组织将向研究部门提供其需要的细节，以确保在当今的业务环境中竞争获得成功。
使用大数据制定知情策略积累大量数据的价值在于它在帮助组织制定知情战略方面发挥重要作用。
随着到位的计划和决策，组织的整体效益和效率有可能提高。
那些成功应用大数据的组织通过收集，整合，分析和管理数据，使他们能够实现利润更大化。
使用大数据确定组织的方向组织需要从结构化数据资源到非结构化大数据资源考虑业务数据的变化，还需要使用各种方法来收集和解密所获得的业务信息。
这将允许组织确定与其目标相关的信息。
大数据如何推动销售大数据可让组织选择合适的新客户。
组织可以使用自动细分和客户匹配分析来实现此目的。
这样其营销团队就可以针对那些有可能希望使用其产品或服务的目标开展广告宣传活动。
大数据还可以让组织确定潜在客户和当前客户的极佳时间和联系类型。
要利用这种销售技术，需要评估客户对组织的报价和信息的响应。
这样做，组织将能够修改其提供的内容。
分析联系时间也是一个好主意，以确定什么时候更容易访问其客户。
随着时间的推移，组织与客户建立了良好的互动。
使用此信息进行交叉销售或让销售进一步升级。
评估过去的客户行为，可以让组织的销售团队制定有针对性的产品或服务建议，以增加销售额。
大数据可以推动业务增长，利用大数据，组织将获得客户的需求，以提高销售额。
大数据的价值需要不断挖掘_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据作为一种重要的战略资产，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济、社会管理发展。
合理有效的利用数据，可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，更好的实施差异化竞争，为企业创造更大的竞争力、价值和财富。
大数据可以提高政府办公协同、决策水平和效率，推动管理与服务创新。
通过对宏观经济运行情况实时跟踪监测，提高宏观经济预测和预警能力，为政府决策提供科学依据。
随着大数据价值深度挖掘，行业应用需求不断被激发，巨大商机也将吸引更多的企业加入，新技术、新产品、新服务、新业态会不断推陈出新。
为把握大数据时代战略机遇，我国要加速营造良好的大数据产业生态环境，政府应制定积极的政策法规，创建以人为本的发展环境，提升中国在世界信息产业的地位；IT 厂商应聚焦技术创新与服务模式创新，洞察用户需求，提供高可用性和深入用户需求的落地解决方案；行业用户应当通过云平台实现数据大集中，选取具有适用性的解决方案建设大数据系统，形成企业数据资产。
此外，IT界也需要各方努力，深度分析挖掘大数据的价值，围绕企业在智能决策、风险管控等方面实实在在的帮助企业业务成长，这才是大数据产业发展的最佳状态。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
大数据学习的知识_光环大数据推出智客计划送2000助学金光环大数据，17年IT培训经验，大数据培训的经验丰富，光环大数据培训，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
光环大数据大数据的零基础课程教程包含java+大数据开发两个部分，提高部分的教程针对有java开发经验的朋友只包含大数据部分。
想要学习大数据技术的小伙伴，相信在学习之前已经做了很多准备，知道大数据的学习是需要一定的java基础的。
那真正的零基础怎么学习大数据？首先我们要知道，大数据的核心技术之一就是Hadoop，所以学习Hadoop是必备首要的课程。
开源的Hadoop大数据开发平台hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。
hadoop大数据生态系统：分布式文件系统-HDFS提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System)，HDFS是hadoop主要的文件系统，是Hadoop存储数据的平台，建立在网络上的分布式存储系统。
hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。
分布式计算框架-MapReduceMapReduce是一种编程模型，是Hadoop处理数据的平台。
用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
大数据未来发展如何_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金根据互联网的发展，我们可以预测的就是大数据的未来身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
就像是“成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。
”Amazon的期望是：大数据的未来除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排。
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。
比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
那么大数据未来发展如何？相信它必将带来深远而深刻的影响，而现在我们需要做的就是学习大数据技术，如果你想了解大数据技术，可以到光环大数据大数据培训进行系统学习，相信光环大数据会为你的高薪就业开启一片新的天空!为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
企业大数据应该怎么起步_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据应当是从小数据逐步演化上去的，是一个正常的生态，而不是刹那间改变的。
大数据这个概念跟自媒体的概念相似，需求公司自个去建造，而不是从一开端就想着依托他人。
许多公司在谈自媒体的时分，像谈他人的作业相同。
本来自媒体是自个的媒体，公司自个也要参加进入。
相同大数据不是他人的大数据，咱们假定有一个第三方提供了许多的数据，有许多许多信息，CI、BI之类的许多模块化东西供咱们来用。
假如这么的话，你有，竞赛对手也有，你能得到的东西，竞赛对手也能得到的情况下，就不能称之为中心竞赛力。
大数据作为公司来说要成为本身的一个竞赛力，公司必须得树立自个的公司级的数据。
要做大数据，首要要了解自个的公司，或许自个地点的职业的中心是啥。
第一层是中心，第二层是外围有关的数据。
第三层即是外部组织的一些结构化数据。
第四层是社会化的，以及各种如今所谓的非结构化的数据。
这几层要一层一层地找到它，并且要找到与自个有关的有价值的东西。
这么你的大数据才干树立起来。
第一步，找到中心数据。
中心数据如今对许多公司来说实践上即是CRM，自个的用户系统，这是最首要的。
第二步，惯例途径的数据。
举例来说许多国外大数据的案例，说消费者买啤酒的时分也会采购剃须刀之类，或许一个母婴商品的消费者她今天在买这个商品，预示着她后边必然会买另一个商品。
这就有一个前期的发掘。
这些价值怎样来的，这就需求公司去找惯例途径里边的数据，跟自个的CRM结合起来，才干为自个下一步做市场营销、做推行、商品立异等树立根底。
第三步，外部的社会化的或许非结构化的数据，即如今所谓的社会化媒体数据。
这方面信息的首要特征对错结构化，并且非常巨大。
这里有个概念叫做DC（digital connection）。
所谓的互联网实践即是一种DC，可是一般互联网上的那种DC是在文娱层面。
用到商业里边的话，即是公司必须得跟消费者树立这种DC关系，它的价值才干发挥出来。
大数据可视化之美_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金马云已经说过，“互联网还没搞明晰的时辰，移动互联来了；移动互联还没搞明晰的时辰，大数据来了。
”大数据的使用真实早已渗入渗出到人们生涯中的各个方面：亚马逊使用大数据爲客户保举商品信息，阿里用大数据树立了小微金融效劳集团，而google更是谋划用大数据接纳天下??当下，很多行业都末尾增长对大数据的需求。
大数据时期不只处置着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。
不知不觉中，数据可视化已经普及我们生涯的每个角落，终究浅显用户屡屡更关心效果的展示。
伴随去岁尾baidu舆图采用LBS定位春运的可视化大数据，就惹起了学界抵消息创新和大数据可视化的热议。
就拿我们手中的智能手机来讲吧，它既是一款数据搜集对象，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台；如今的音讯播报也愈来愈多的用到数据图表，静态演示且立体化的出现报导内容；影视剧和电子游戏频仍出现的数据可视化元素，无疑让作品的科技与未来感加倍丰满；教诲与科普方面则是数据可视化更大的使用范畴，人们末尾对单调守旧的报告办法落空兴致，等候加倍直观、高效的信息出现情势，数据可视化恰恰补充了这项需求。
在智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及的当下，新的交互伎俩将会成爲数据可视化的趋向。
接上去，我们就来探求一下大数据处置的末了一环：大数据可视化技术。
可视化谋划创造数据之美数据可视化来源于1960年计算机图形学，那时辰人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，可以或许将数据的各类属性和变量出现出来。
跟着计算机硬件的生长，人们创建更冗杂范围更大的数字模型，于是乎生长了数据搜集配备和数据保存配备，而此时也需求更初级的计算机图形学技术及方法来创建这些范围庞大的数据集。
跟着数据可视化平台的拓展，使用范畴的增长，表示情势的赓续变卦，和增长了诸如及时静态结果、用户交互使用等，数据可视化像一切新兴观念异常界线赓续扩展。
凑合一个对大数据一无所知的人来讲，让数据完成可视化不过是对使用者懂得大数据最方便快捷的方法了，这样一来，大数据可以或许更切近用户的使用习气和使用需求，就像我们开车行驶在公路上，凑合交通指示牌的各类标识代表的寄义了如指掌，从而可以或许精确抵达目的地异常，在某种意义上大数据可视化也是这个道理。
大数据生态圈到底是一个什么概念_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。
这个圈子里的工具，就像是我们厨房里的各种厨具——各自都有不同的用处，但也有一部分功能重合，比如盆和豌都可以用来喝汤，削皮刀和菜刀都可以用来去皮。
但是，盆用来喝汤未免奇怪，削皮刀切菜也是万万不能。
即使你强行要创造一些奇异的组合，即使最终完成工作，却不一定是最快、最好的选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。
对传统的单机文件系统来说，横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。
而通过HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)，你可以通过横跨上千甚至上万台机器来完成大量数据得存储，同时这些数据全部都能归属在同一个文件系统之下。
你可以通过引用一个文件路径获取存储在许多台机器上的数据文件。
作为一个使用者，你完全不用去计较文件具体存储的位置，这个文件系统会为你搞定一切。
我们当然不是为了搜集数据而进行存储，我们还要用数据做一些事情。
虽然我们通过HDFS存下了横跨上千台机器的数据，我们依然面临一个问题——这些数据过于庞大，如果只交给一台机器处理，我们可能得等上几周甚至更长。
这些可能以T甚至于P来计量单位的数据，只靠一台机器真的能跑到地老天荒。
对于很多公司，这是无法接受的事情——我们都知道有各种热度排行，加入一台机器处理这个数据、计算热度、进行发布，可能一周之后出来结果，但大家早已经不关心了。
所以使用大量机器进行处理是必然的选择。
在大量机器处理过程中，必须处理一些事务：任务分配、紧急情况处理、信息互通等等，这时候必须引入MapReduce / Tez / Spark 。
这其中，前者可以成为计算引擎的第一代产品，后两者则是经过优化后的下一代。
MapReduce 采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程，但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。
什么是Map?什么是Reduce?考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。
你启动了一个MapReduce程序。
Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似(hello, 12100次)，(world，15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce 处理。
Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。
因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。
然后这些Reducer将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)= (hello，370292)。
每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map+Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。
第二代的Tez和Spark 除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。
他们希望简化这个过程。
这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。
你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。
于是就有了Pig 和Hive。
Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。
它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。
一个是它太容易写了。
刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。
而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。
大家都开心了。
Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。
甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL 描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢!流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。
但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。
比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。
而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。
你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点!于是Impala，Presto，Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了)。
三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内)。
这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。
如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。
因为这时候又两个异类被造出来了。
他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。
它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。
而且用户不需要维护两套系统。
这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。
底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。
或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。
这解决了中低速数据处理的要求。
如何更高速的处理?考虑一下，如果我需要更高的处理速度，我要展示的数据不再是24小时甚至更长尺度的数据报告，而是一个随时更新、随时变化的榜单，这个榜单的更新最好在1分钟甚至更短，那么上述手段就无发满足我的需要。
这时候，另一个工具即将登场——Streaming计算模型。
这种模型通常被称为流计算模型，使用最多的平台式Storm。
这种模型会在数据开始搜集的时候进行计算，而不是在搜集完成后——你每获得一个数据都会加入到实时计算中成为最终成果的一份子。
这种方式处理的数据基本不会存在延迟问题。
但它并不是尽善尽美。
在使用流计算之前，我们必须预先找到统计的核心，因为一段数据经过处理就会放在一边——正如流过的河水无法倒回一样——未能提前找到统计核心的时候数据就被浪费掉了。
这也是流计算无法完全替代我们前文讲过的工具的原因。
另一个比较独立的工具是KV Store，类似于Cassandra，HBase，MongoDB等等非常非常多的其他东西。
他是什么意思呢，假如你有一堆键值，你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据。
就好像你去银行插入银行卡就能取到钱一样。
假如你特立独行，使用MapReduce完成也没有任何问题，但是由此带来的不便就是扫描数据库的时间会很长。
如果我们采用了KV Store，这种专门为了键值存取而设定的工具，那这个速度就会非常快。
这个工具的核心就是快，其他的事情他一概不管，就是要快。
除此之外，还有一些更特制的系统/组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf 是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。
当你拿到这么多工具(甚至多到连很多东西的名字都写不熟练)之后，你把他们拼装在一起，如果没有一个完美的安排大家就会互相打架，造成效率低下，所以这个时候还要引入一个调度系统，专门给大家安排任务、安排时间，使系统能够良好运转。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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