东莞培训大数据培训机构学费

在巨大的数据集中进行筛选的较好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析较喜欢的语言和工具包。以下是小编为你整理的大数据应该如何学习

在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排。自1997年以来，作为昂贵的统计软件，如Matlab和SAS的0元替代品，它渐渐风靡。

在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。

确定有用的大数据

大数据的利用前提是有效的大量数据，如果数据是一些脏乱差的数据，那么再多也是废物、垃圾，怎么可能好好利用呢，对此我们首先必须知道你业务领域是什么，这个领域内什么数据是有用的。比如如果是电子商务的公司，那么首先会员数据就是一个非常有价值的数据，当你有了有价值的数据，那么接下来就是“大”，你需要足够多的数据才能挖掘出他的价值

获取足够数据

获取足够量的数据主要是自身企业长期积累的过程，不过作为新的企业，在行业的沉淀也不够，未来实现，可以通过一些途径购买相关数据，金钱换时间的方式，迅速起来

建立合适的数据模型

有了足够的数据，我们接下来就需要行业经验丰富数据挖掘者，在海量的数据中进行数据分析，挖掘出有商业价值的信息，比如上面会员数据，可以从会员的性别挖掘出男女喜好，生日进行生日营销等等，这里需要相关人员对业务维度的全面把控，挖掘商业价值。下图是腾讯数据模型

数据可视化

为了让业务部门能更好的理解数据，相信你的模型，就需要将数据很好的展示出来，可视化，给用户视觉冲击，那么你的结论就更有说服力，相关人员也更好的配合你驱动商业价值

商业行为

有了数据的支撑，相关运营可以针对性的进行商业营销活动，将数据进行变现，比如爆款的推出，合理的大促等。

MapReduce的使用

首先要明确完成一个MapReduce较小的任务都包含哪些具体工作!部署Hadoop架构，在HDFS系统上分发要处理的数据集，定义Map和Reduce两个函数，配置相关路径和执行顺序。编译生成处理小包，再由Job分发给不同的服务器处理。较终收集整个输出结果!!

部署Hadoop架构这一步骤极其简单，代价不菲。因为它需要N台服务器集群。并且通过Hadoop架构连接起来。

由于可能会存在多个Reduce函数的情况，因此Map函数的处理结果将会被克隆复制，并且保存到不同的分区，确保每个Reduce处理的数据集是一样的。

MapReduce支持多种语言来表达，Java/Ruby/Python等，另外也有直接支持MapReduce的编程语言：Pig/Hive/Scalding等

MapReduce的使用已经基本可以解决大部分超级计算。不过它也有一个不可忽视的前提，就是业务分析任务是可拆解的。但也不用太担心，因为这种事情很少会发生!