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技术平台基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究陈娥祥（福州工商学院，福建 福州 350715）摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。
Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。
基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。
希望通过这次深度分析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。
关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。
在这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业访问和处理数据的难度。
目前，在我国电商行业的迅猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思考和解决的问题。
1 相关理论与技术研究1.1 Hadoop平台相关技术研究Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于Apache基础项目中。
该框架的编写语言主要以Java语言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支持。
同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地提高了开发效率和效果。
大数据分析平台的搭建和应用随着数据量不断增大，数据分析和处理成为了每个企业所必须面对的问题。
在这个时代，如果没有一套完整的数据分析方案，企业的发展和竞争力都将受到极大的限制。
针对这个问题，越来越多的企业开始建立自己的数据分析平台，以此来支持业务的快速发展和决策的快速落地。
那么，在这篇文章中，我们将分享一下大数据分析平台的搭建和应用方面的内容。
一、搭建数据分析平台1、选择合适的大数据组件大数据分析平台最核心也是最重要的就是大数据组件的选择。
当下市面上流行的大数据组件主要有Apache云计算环境、Hadoop和Spark。
Apache云计算环境是一个完整的大数据处理解决方案，包含了MapReduce 计算框架、Hadoop分布式文件系统和Hive SQL等服务。
Hadoop是基于云计算环境开发的一个分布式计算系统，拥有高可靠性、高可扩展性、高容错性等优点。
Spark基于内存计算，可以在处理和分析大数据时轻松地实现高速数据分析和处理。
2、搭建大数据环境在选择合适的大数据组件之后，接下来就需要开始搭建大数据环境。
首先需要安装大数据组件，并进行集群的配置。
数据节点需要足够的内存和存储空间来处理和存储大量的数据。
同时，为了保证集群的高可用性，还需要进行节点复制和备份操作。
3、引入大数据平台框架大数据平台框架能够更好地管理和支持大数据环境中的各种组件。
比如，Apache Ambari、Cloudera等大数据平台框架可以使管理员轻松地监控、管理和配置集群中的组件。
同时，这些平台框架还可以通过提供API来对数据进行查询和分析。
4、使用可视化工具搭建大屏展示通过使用可视化工具建立数据仪表盘和大屏展示可以更好地抓住关键数据的趋势和规律。
由于数据可视化界面能够清晰展示出数据分析状况，使决策人员能够更快地了解所需要的变化和指标。
二、应用数据分析平台1、数据管理设置数据管理规则，包括数据可信度、数据准确性和数据实用性。
合理规划数据来源以及数据的处理和存储方式，定期对数据进行清洗和归档，以确保数据的质量和可靠性。
基于Hadoop大数据技术的脑卒中智能诊疗平台研发可行性报告和经费概算目录1一、项目可行性报告................................................................................................. （一）项目实施的意义 (1)（二）现有基础条件..............................................................................................24（三）技术解决方案..............................................................................................3.1 研究内容以及相应的解决方案 (4)3.1.1 构建脑卒中医疗数据仓库 (4)3.1.2 建立单病种电子病历 (6)3.1.3 构建柔性临床路径 (9)3.1.4 对海量脑卒中医疗数据进行数据挖掘................. 错误！未定义书签。
113.2 关键技术....................................................................................................123.3 主要创新点................................................................................................ （四）项目实施目标和市场分析 (12)124.1 主要技术指标............................................................................................134.2 主要经济指标............................................................................................144.3 知识产权....................................................................................................15二、经费概算...........................................................................................................15 （一）经费概算列表............................................................................................16 （二）经费概算说明............................................................................................基于Hadoop大数据技术的脑卒中智能诊疗平台研发一、项目可行性报告（一）项目实施的意义脑卒中是一种以脑部缺血及出血性损伤症状为主要临床表现的疾病，又称作脑中风或脑血管意外，具有极高的病死率和致残率，主要分为出血性脑卒中(脑出血或蛛网膜下腔出血)和缺血性脑卒中(脑梗塞、脑血栓形成)两大类，以脑梗塞最为常见。
大数据平台的建设和应用场景分析随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，大数据成为了当代社会的热门话题。
大数据不仅引发了科技领域的进步，同时也改变了人们的生活方式和商业模式。
大数据平台作为这一技术趋势的核心组建，扮演着重要的角色。
本文将从大数据平台的建设和应用场景两个方面进行深入探讨。
一、大数据平台的建设1.1 数据采集数据是大数据平台的最基本构建需求之一，数据采集不仅要包含多种形式的数据（包括结构化数据和非结构化数据），同时还要包含超大规模的数据，并能够保证数据质量和数据的完整性。
目前，数据采集的方式主要有两种：传统的ETL（Extraction-Transformation-Loading）和实时采集技术（例如Flume、Kafka 等）。
数据采集是整个大数据平台的第一步，而采集到的数据将成为后续分析和挖掘的依据。
因此，数据采集过程的准确性与高效性是非常重要的。
1.2 数据存储大数据所涉及的数据体量大，传统的存储方式无法满足其需求，因此需要采取分布式存储技术。
Hadoop是目前使用最多的分布式存储框架，它可以将数据分散存储在各个机器上，数据安全性高，并且可以实现容错和高可靠性。
Hadoop的核心组建是HDFS （Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算框架。
除了Hadoop，还有其他的分布式存储框架，例如Ceph和GlusterFS等。
这些存储框架都能够为大数据处理提供高效的数据存储方案。
1.3 数据处理大数据处理就是对大数据进行分析的过程。
与传统数据分析相比，在大数据处理过程中面临的问题更加复杂，需要考虑的因素更多。
目前大数据处理的主要解决方案是MapReduce计算框架。
除了MapReduce外，Spark、Storm、Hive和Pig都是大数据处理的常见解决方案。
这些工具都提供了丰富的功能，例如数据挖掘、机器学习、实时处理等。
1.4 数据可视化数据可视化是对大数据的结果进行展示的过程，它可以将抽象的数字变成更直观的图表和图形。
第1章绪论随着计算机技术、通信网、互联网的迅速发展和日益普及，Internet上的信息量快速增长。
从海量的信息块中快速检索出用户真正需要的信息正变得很困难，信息搜索应向着具有分布式处理能力方向发展，本系统利用hadoop分布式开源框架良好的扩充能力、较低的运作成本、较高的效率和稳定性来满足需求。
现状:缺陷和不足：(1)结果主题相关度不高。
(2）搜素速度慢。
引入hadoop+nutch+solr的优点：（1)hadoop平台数据处理高效。
hadoop集群处理数据比起单机节省数倍的时间,数据量越大优势越明显，满足信息采集对数据处理的速度和质量要求。
（2）hadoop平台具有高扩展性.可以适当扩展集群数量来满足日益不断增加的数据量，而这并不会毁坏原集群的特性。
（3）安全可靠性高。
集群的数据冗余机制使得hadoop能从单点失效中恢复，即Hadoop能自动进行数据的多次备份,以确保数据不丢失，即使当某个服务器发生故障时,它也能重新部署计算任务。
(4） Nutch不仅提供抓取网页的功能,还提供了解析网页、建立链接数据库、对网页进行评分、建立solr索引等丰富的功能。
（5）通过Nutch插件机制实现了系统的可扩展性、灵活性和可维护性，提高了开发效率。
能够根据用户需求进行灵活定制抓取和解析，提高了系统使用性。
（6）通过solr集群，采用分布式索引在不同的机器上并行执行,实现检索服务器之间的信息交换.可以通过设定主题进行索引检索。
研究目标和内容本文的研究目标是全面深入分析研究分布式搜索引擎，进而优化分布式搜索引擎中的索引构建策略，内容包括：(1)深入研究hadoop分布式平台，仔细剖析hadoop中的分布式文件系统HDFS和map/Reduce编程模型。
（2）深入研究Nutch架构、相关技术与体系结构，着重研究分析Nutch插件系统的内部结构和流程；对protocol-httpclient插件进行开发支持表单登录;对 url过滤、信息解析插件进行开发，提高搜索的主题相关度；（实现用mapreduce的google的排序算法，改进系统搜索的关联度）。
基于Hadoop的互联网舆情监测处理平台设计和实现基于Hadoop的互联网舆情监测处理平台设计和实现引言随着互联网的快速发展和普及，社交媒体、论坛、新闻等平台成为人们了解时事、表达观点的重要渠道。
互联网上的舆情信息呈现爆发式增长的趋势，这给政府、企业和个人带来了巨大的挑战。
为了及时了解公众对某一事件或话题的舆情动态，需要建立基于大数据的互联网舆情监测处理平台。
本文将详细介绍一种基于Hadoop的互联网舆情监测处理平台的设计和实现。
一、平台架构1. 数据采集模块数据采集模块负责从互联网上收集舆情数据，包括社交媒体平台、新闻网站、论坛等的信息。
通过API接口、网络爬虫等方式，实现对各个平台数据的抓取，并通过数据清洗和预处理，将数据转换成可供后续处理的格式。
2. 数据存储模块数据存储模块采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储大量的舆情数据。
HDFS的分布式特性能够支持海量数据的存储和访问，同时具备高可靠性和容错性。
通过将数据分为多个数据块存储在不同的物理节点上，保证了数据的可靠性和高效性。
3. 数据处理模块数据处理模块采用Hadoop的MapReduce框架进行并行化的数据处理。
首先，根据需求设计不同的Map函数和Reduce函数，Map函数负责数据的切分和筛选，Reduce函数负责数据的分析和计算。
通过将任务分配给不同的节点并行处理，大大提高了数据处理的效率和速度。
4. 数据可视化模块数据可视化模块将处理后的数据以图表、热点地图等形式呈现给用户，帮助用户直观地了解舆情动态。
通过使用开源的可视化工具，如Tableau、D3.js等，可以灵活地设计和展示不同类型的图表和图像，满足用户对舆情数据的需求。
二、功能设计1. 实时监测舆情平台能够实时监测互联网上的舆情信息，包括关键词的出现频率、舆情态势的变化等。
通过监测舆情动态，帮助用户及时了解公众对某一事件的态度和情感倾向。
2. 舆情分析和预测平台可以对舆情数据进行分析和挖掘，发现潜在的舆情趋势和规律。
2020年第06期49基于Hadoop 的电商数据分析系统的设计与实现李胜华湖南外贸职业学院，湖南 长沙 410000摘要：随着计算机技术的发展，“互联网+”已经被应用于各行业中，带动了行业的创新发展。
在此技术环境下， “互联网+”行业所产生的数据呈现爆炸式增长，这些数据是推动企业发展的重要因素。
对于电商行业而言，数据已经成为电商行业获得市场竞争优势的核心，提高电商数据的信息化水平是电商企业可持续发展的重中之重。
基于Hadoop 平台，展开电商数据分析系统设计，旨在为电商行业的发展提供更加精准的数据。
关键词：Hadoop 平台；电商数据；系统分析中图分类号：TP311.130 引言在信息技术的支持下，我国电子商务经济发展迅猛，电商平台已然成为国民经济的重要支柱。
而随着各大电商平台的崛起，其面临着的内部竞争越发激烈，所产生的业务数据以及日志文件也越来越多，如何存储并利用这些数据成为制约电商平台未来发展的瓶颈［1］。
如何搭建起一个强有力的大数据分析平台是当务之急。
1 基于Hadoop 的电商数据分析系统设计1.1 Hadoop 的电商数据系统功能（1）功能需求。
电商数据分析系统的根本作用就是展开对电商平台数据的分析、管理和应用［2］。
首先，该数据分析系统面向的是各大电商部门，需要设置系统登录功能，进入主操作页面中。
其次是要具有数据存储的功能，数据存储作为数据分析系统的基础，面对结构复杂的数据，要具有对这些结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的统一存储和查询的功能。
（2）非功能需求。
非功能需求主要是指对系统的功能性的需求。
基于Hadoop 的电商数据分析系统，具有可靠性、可扩展性以及易用性。
（3）系统业务流程。
电商数据分析系统的主要工作流程为：数据源、数据收集、HDFS 存储、数据处理、HBase/HDFS 存储、实时查询（离线运算）、输出结果或展示、数据应用。
其整个流程能够有效提高数据分析效率，确保数据分析的安全性及准确性。
文章编号：1007-1423（2019）19-0003-05DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2019.19.001基于Hadoop平台的招聘数据分析武晓军1，陈怡丹2，赵青杉1（1.忻州师范学院计算机系，忻州034000；2.河南广播电视大学信息工程学院，郑州450008）摘要：结合Hadoop平台的高扩展性、高性能、与低成本的优点，设计基于Hadoop招聘数据分析的框架。
对近200万条数据分词、去重、去噪、提取特征，构造特征矩阵与文本矩阵，利用奇异值分解法对文本矩阵降维，按相似度分类，对分类结果进行关联规则挖掘与数据统计分析。
结果表明Hadoop平台数据分析效率明显提高，具有较高的加速比。
实验结果（IT行业）呈现目前就业岗位、薪资、所需技能、工作地点的关联规则与统计结果分析，为行业的发展与就业提供一定的数据参考与支撑。
关键词：Hadoop；奇异值分解；关联规则；分析基金项目：智能信息处理山西省重点实验室开放基金项目（No.2016002）0引言随着互联网的快速发展，大量的人才招聘信息发布到互联网上，形成了大量的具有异构性的非结构化数据。
对这些数据做有效的分析对行业的发展具有一定的引导作用。
非结构化数据在数据处理阶段具有一定的困难，大量数据在分析阶段具有分析能力的不足，性能不足等缺点。
文献[1]就3个招聘平台数据近8万条计算机行业招聘数据进行聚类分析，并统计每一种岗位的市场需求，并计算出与岗位相关的其他维度信息的相关系数。
文献[2]就4个招聘网站数据进行分析，对招聘信息采用二维隐马尔科夫模型进行分割，得到招聘信息中岗位、企业名称、企业类型等关键词。
文献[3]对爬取的50万条数据进行分析，通过数据预处理、特征词选取、词袋构造，利用奇异值分解法（SVD）对文本矩阵降维，利用聚类算法挖掘行业信息。
文献[4]利用Hadoop平台进行网络舆情数据分析。
文献[5]利用Hadoop平台对葡萄酒数据信息进行分析，文献[6]基于Hadoop平台对商业银行数据进行分析。
大数据技术原理与应用课程实验报告一随着科技的不断发展，“大数据技术原理与应用”课程在许多学校中受到了广泛的重视，并开设了相应的专业课程。
本文将简要介绍“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
一、实验内容本次实验的主要内容是，用Hadoop环境来进行海量数据分析处理，结合大数据技术原理开展相应实验。
1.建Hadoop环境首先，我们要搭建一个Hadoop环境，并使用Hadoop平台上的HDFS文件系统来组织和管理大规模数据。
2.立数据仓库接下来，我们需要在HDFS文件系统中建立一个统一的数据仓库，便于我们进行有效的数据处理分析。
3.计MapReduce程序最后，应根据实验要求，设计MapReduce程序，用来处理海量数据，并提取出所需的有效信息。
二、分析方法本次实验主要采用MapReduce程序来进行分析处理，我们要对海量数据进行分组，然后分别进行分析处理，提取有用的数据，最后形成相应结果。
三、实验要求本次实验要求根据所给数据，设计一个MapReduce程序，对海量数据进行有效的分组处理，并从中提取出有用的结果。
四、实验结果在本次实验中，我们首先搭建Hadoop环境和HDFS文件系统，然后建立相应的数据仓库，再根据实验要求设计并实现MapReduce程序，用来处理海量数据，最后获得了有效的实验结果。
通过实验，我们可以了解到用Hadoop环境来进行海量数据处理，是一种有效的方式。
五、结论本文介绍了“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
搭建Hadoop环境，利用MapReduce程序进行大规模数据的分析处理，是一种有效的大数据处理方法。
⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1） 关于⼤数据，⼀看就懂，⼀懂就懵。
⼀、简介 Hadoop的平台搭建，设置为三种搭建⽅式，第⼀种是“单节点安装”，这种安装⽅式最为简单，但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势，适合初学者快速搭建；第⼆种是“伪分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件，但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势，不适⽤于开发，适合学习；第三种是“全分布式安装”，也叫做“分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能，适⽤于开发，提供了Hadoop的所有功能。
⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台，所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。
既然是2.7.3版本，那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本，是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本，开发中不建议使⽤该版本，可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。
相较于以前的版本，2.7.3主要功能和改进如下： 1、common： ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。
当使⽤代理服务器访问WebHDFS时，能发挥很好的作⽤。
②、⼀个新的Hadoop指标接收器，允许直接写⼊Graphite。
③、与Hadoop兼容⽂件系统（HCFS）相关的规范⼯作。
2、HDFS： ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。
②、使⽤OfflineImageViewer，客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。
③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。
Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关，⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。
④、SecondaryNameNode，JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。
3、yarn： ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。
电信业大数据经分系统基本功能Document #：2013-00105Date：2013年7月21日大数据是一个非常新的市场，市面上大部分的大数据产品都基于开源项目Hadoop。
虽然Hadoop是一个较为成熟的产品，但属于第一代大数据产品，利用Hadoop开发的大数据产品无法保障系统的可靠性、不支持快速实时查询、数据库不能修改、数据库一旦发生问题不能回复等等。
大数据系统对提升企业竞争力，实现精细化管理、精准化营销、提升企业管理和运营能力上都将发挥着决定性作用。
在项目的选型上至关重要。
我们注意到那些基于Hadoop开发的大数据产品，其报价相对来说比较低。
价格是项目选型的一个至关重要的指标，但更重要的是价有所值。
我们知道某省移动花了￥200左右引进了一个基于Hadoop的大数据产品，该系统只能处理2个月的数据，系统没有转为电信系统开发的应用，只是对话单做了一些简单处理和不多的一些统计。
因为在Hadoop之上开发应用极为困难，导致系统验收已经近一年，目前还无法上线。
即使有一天上线，也不可能成为该公司今后大数据的平台。
这意味着公司还必须继续投资，不仅浪费了资金，更重要的是由此带来的商业成本的损失。
根据我们多年对电信业经分系统的经验和结合大数据技术、大数据市场的特点，下面是大数据经分系统应该有的一些性能、功能指标，仅供我们的客户参考。
系统功能下面5个系统功能是整个系统实时性和可靠性的根本保障。
不具备这些功能的大数据系统都无法保障系统的可靠性和实时性。
这5个功能是电信级大数据的必须功能。
所有基于Hadoop的大数据系统都不支持这些功能。
业务功能下面是我们根据大数据技术专门为电信业开发的功能。
这些功能都已经实现并在一些运营商中使用。
所有功能都支持不少于3年的数据，并且查询速度极快（都不大于10秒钟，一般3秒之内完成）。
大数据hadoop实训报告摘要：本文旨在报告完成的一次Hadoop实训活动的过程，总结使用Hadoop的运行特点，以及对大数据分析运行的经验总结。
本次实训中，学习者使用Hadoop与Hive进行数据清洗，数据建模以及分析，熟练掌握了Hadoop技术的应用，并获得了一定的数据分析和处理能力。
关键词：Hadoop；据分析；据清洗； Hive1.言近年来，随着物联网、云计算及大数据技术的飞速发展，大数据已经成为当今经济发展的最重要的基础设施，大数据的处理和分析已经不可忽视。
Hadoop平台是当今大数据平台的主流，拥有众多企业用户，并且在很多行业取得了重大成绩，如金融、医疗等。
本文就Hadoop作为一种新兴联想大数据技术，介绍了一次Hadoop实训活动的流程及结果，同时从中总结出了运行Hadoop平台的经验和能力。
2.法本次实训是在一起Hadoop项目实施中，安排的一次实训活动。
该项目的目的是将现有的数据进行清洗，重新建模，实现大数据分析及挖掘。
实训活动的内容包括：（1）Hadoop的安装及配置：学习者安装并完成了Hadoop的配置，学会了在Linux环境下，利用Hadoop的众多命令来构建系统环境。
（2）Hive的使用：学习者在了解了Hive的功能与作用之后，学会了应用Hive将原始数据集清洗，以及实现数据建模，分析等功能。
（3）大数据分析：学习者运用Hadoop，实现了数据的分析，熟练掌握了批处理、流式处理等技术，实现了实际环境中的大数据分析。
3.果实训结果显示，学习者可以熟练运用Hadoop及Hive进行大数据的清洗、建模及分析。
使用Hadoop进行数据处理时，学习者发现，自主开发编写mapreduce程序，运行结果比使用hive运行更快；说明在构建系统环境时，合理运用技术可以大大提升Hadoop的运行效率。
4.结论本次实训活动比较成功的完成了Hadoop及Hive的安装、使用及数据分析挖掘的任务，使学习者在实战中积累了一定的数据分析及处理能力，同时总结出运行Hadoop平台的经验，提升了学习者的应用能力。
