spark數據挖掘演算法

❶ 數據挖掘需要學習哪些知識

1.統計知識

在做數據分析，統計的知識肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數據挖掘的話，就要重視數學知識，數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

2.概率知識

而樸素貝葉斯演算法需要概率方面的知識，SKM演算法需要高等代數或者區間論方面的知識。當然，我們可以直接套模型，R、python這些工具有現成的演算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些演算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我們以後的路走得更順暢。我們經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

3.數據挖掘的數據類型

那麼可以挖掘的數據類型都有什麼呢?關系資料庫、數據倉庫、事務資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫和多媒體資料庫。關系資料庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或欄位，並通常存放大量元組，比如記錄或行。關系中的每個元組代表一個被唯一關鍵字標識的對象，並被一組屬性值描述。

4.數據倉庫

什麼是數據倉庫呢?數據倉庫就是通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數據刷新構造 。數據挖掘的工作內容是什麼呢?數據分析更偏向統計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數據挖掘更偏向於建模型。比如，我們做一個電商的數據分析。萬達電商的數據非常大，具體要做什麼需要項目組自己來定。電商數據能給我們的業務什麼樣的推進，我們從這一點入手去思考。我們從中挑出一部分進行用戶分群。

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❷ 學習數據挖掘需不需要學習spark

學習數據挖掘是需要學習spark的。

學Spark是可以幫助數據挖掘十分有效的進行，同時出於任務管道承接的考慮，當產生多個Stage，需要基於底層文件系統來存儲每一個Stage的輸出結果，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，可以彌補MapRece的不足。Spark具有高效、易用、通用、兼容的特性，這些特性使得計算運行速度提高上百倍，還可以查詢優化程序和物理執行引擎，實現批量和流式數據的高性能。同時Spark支持Java、Python和Scala的API，還支持許多種高級演算法，使用戶可以快速構建不同的應用。可以非常方便地在這些shell中使用Spark集群來驗證解決問題的方法。Spark可以非常方便地與其他的開源產品進行融合。

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❸ 2分鍾讀懂大數據框架Hadoop和Spark的異同

1、 Spark VSHadoop哪些異同點

Hadoop:布式批處理計算強調批處理用於數據挖掘、析

Spark:基於內存計算源集群計算系統目讓數據析更加快速, Spark 種與 Hadoop 相似源集群計算環境兩者間存些同處些用同處使 Spark 某些工作負載面表現更加優越換句說Spark 啟用內存布數據集除能夠提供互動式查詢外優化迭代工作負載

Spark Scala 語言實現 Scala 用作其應用程序框架與 Hadoop 同Spark Scala 能夠緊密集其 Scala 像操作本集合象輕松操作布式數據集

盡管創建 Spark 支持布式數據集迭代作業實際 Hadoop 補充 Hadoop 文件系統並行運行通名Mesos第三集群框架支持行Spark 由加州伯克利校 AMP 實驗室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 發用構建型、低延遲數據析應用程序

雖 Spark 與 Hadoop 相似處提供具用差異新集群計算框架首先Spark 集群計算特定類型工作負載設計即些並行操作間重用工作數據集（比機器習算）工作負載優化些類型工作負載Spark 引進內存集群計算概念內存集群計算數據集緩存內存縮短訪問延遲.

數據處理面相信家hadoop已經耳熟能詳基於GoogleMap/Rece實現Hadoop發者提供map、rece原語使並行批處理程序變非簡單優美Spark提供數據集操作類型種像Hadoop提供MapRece兩種操作比map,filter, flatMap,sample, groupByKey, receByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等種操作類型些操作稱Transformations同提供Count,collect, rece, lookup, save等種actions些種數據集操作類型給層應用者提供便各處理節點間通信模型再像Hadoop唯Data Shuffle種模式用戶命名物化控制間結區等說編程模型比Hadoop更靈.

2、Spark容錯性面否比其工具更優越性

Spark論文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》沒看容錯性做倒提布式數據集計算做checkpoint兩種式checkpoint dataloggingthe updates貌似Spark採用者文提雖者看似節省存儲空間由於數據處理模型類似DAG操作程由於圖某節點錯由於lineage chains依賴復雜性能引起全部計算節點重新計算本低說存數據存更新志做checkpoint由用戶說算吧相於都沒說皮球踢給用戶所我看由用戶根據業務類型衡量存儲數據IO磁碟空間代價重新計算代價選擇代價較種策略取代給間結進行持久化或建立檢查點Spark記住產某些數據集操作序列節點現故障Spark根據存儲信息重新構造數據集認錯其節點幫助重建

3、Spark於數據處理能力效率哪些特色

Spark提供高性能數據處理能力使用戶快速反饋體驗更另類應用做數據挖掘Spark充利用內存進行緩存利用DAG消除必要步驟所比較合適做迭代式運算相部機器習算通迭代收斂算所適合用Spark實現我些用算並行化用Spark實現R語言便調用降低用戶進行數據挖掘習本

Spark配流數據處理模型與Twitter Storm框架相比Spark採用種趣且獨特辦Storm基本像放入獨立事務管道其事務布式處理相反Spark採用模型收集事務短間內（我假設5秒）批處理式處理事件所收集數據自RDD使用Spark應用程序用組進行處理作者聲稱種模式緩慢節點故障情況更加穩健且5秒間間隔通於數應用已經足夠快種統流式處理與非流式處理部

總結
幾看Hadoop權威指南、hbase權威指南、hive權威指南、規模布式存儲系統、zoopkeeper、數據互聯網規模數據挖掘與布式處理等書同補充能靜完整看完本書相錯

❹ 大數據中的Spark指的是什麼

謝謝邀請！
spark最初是由伯克利大學的amplab於2009年提交的一個項目，現在已經是Apache軟體基金會最活躍的項目，對於spark,apache給出的官方定義是：spark是一個快速和通用的大數據處理引擎。可以理解為一個分布式大數據處理框架，spark是基於Rdd(彈性分布式數據集)，立足於內存計算，在「one stack to rule them all」 的思想引導下 ，打造了一個可以流式處理（spark streaming）,機器學習（mllib）,實時查詢（spark sql）,圖計算（graphx）等各種大數據處理，無縫連接的一棧式計算平台，由於spark在性能和擴展上快速，易用，通用的特點，使之成為一個一體化，多元化的大數據計算平台。
spark的一棧式優勢
1 快速處理，比hadoop快100倍，因為spark是基於內存計算，而hadoop是基於磁碟計算
2易用性，spark支持多種語言
3 通用性強，可以流式處理，及時查詢，圖計算，機器學習
4 可以和hadoop數據集成，運行在yarn上，統一進行資源管理調度
5 活躍和壯大的社區
以上是關於spark的簡單定義，希望我的回答可以採納，謝謝

❺ 數據挖掘演算法工程師崗位職責

數據挖掘演算法工程師崗位職責

在現在的社會生活中，崗位職責使用的頻率越來越高，制定崗位職責可以最大限度地實現勞動用工的科學配置。一般崗位職責是怎麼制定的呢？下面是我收集整理的數據挖掘演算法工程師崗位職責，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

數據挖掘演算法工程師崗位職責1

崗位職責：

負責團隊現有演算法的優化，代碼實現以及移植

負責演算法計算性能優化，並推動其上線應用

純搏基於大規模用戶數據，以效果為目標，建立並優化系統的基礎演算法和策略

應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，並將其應用於產品中；

跟蹤新技術發展，並將其應用於產品中

協助其它技術人員解決業務及技術問題

任職資格：

熟練使用Java、python、scala語言（至少一門），熟悉面向對象思想和設計模式

具備一年以上機器學習理論、演算法的研究和實踐經驗

擅長大規模分布式畢歲系統。海量數據處理。實時分析等方面的演算法設計。優化

熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架

具備分布式相關項目研發經驗（如分布式存儲/分布式計算/高性能並行計算/分布式cache等）

熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，並具備多年的'實際工作經驗

對數據結構和演算法設計有深刻的理解

具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模

良好的邏輯思維能力，和數據敏感度，能能夠從海量數據中發現有價值的規律

優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情

手褲睜良好的團隊合作精神，較強的溝通能力

數據挖掘演算法工程師崗位職責2

1、通過海量數據挖掘、機器學習等方法，構建用戶畫像、個性化推薦、銷量預測、風險控制等系統

2、參與數據挖掘項目的設計、實現、演算法調研、優化

3、用戶分析、理解及建模，持續提升用戶產品體驗

4、調研並促進數據挖掘在公司多個業務領域的應用

任職資格：

1、熟悉Java、Scala或Python編程語言，有Java多線程、AkkaActor編程經歷者優先。

2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及數據可視化等方面者優先

3、擁有基於MapRece的分布式編程思想，熟悉常用的機器學習演算法，如：決策樹、SVM、聚類、回歸、貝葉斯、神經網路。且有上述演算法的分布式實現與優化經驗者優先

4、熟悉大規模分布式系統理論，研讀過mllib/mahout/H20/TensoFlow等源碼，在項目中將分布式演算法應用到業務當中者優先。

5、較強的英文文獻閱讀理解能力，相關文檔編制能力

數據挖掘演算法工程師崗位職責3

工作職責：

1、運用數據挖掘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業數據

2、包括但不限於風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等

3、運用數據挖掘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設用戶畫像

4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

任職要求

—計算機、數學，統計學或人工智慧等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

—精通1—2種編程語言（Python或Java），熟練掌握常用數據結構和演算法，具備比較強的實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

—具有統計或數據挖掘背景，並對機器學習演算法和理論有較深入的研究

—熟悉數據挖掘相關演算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）

—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

—熟悉Spark或hadoop生態分布式計算框架

—優秀的溝通能力，有創新精神，樂於接受挑戰，能承受工作壓力

—有互聯網，央企，政務，金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先

❻ 大數據方面核心技術有哪些

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

• 大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

• 資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

• 網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

• 文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

• 大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

• 數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。

• 數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。

• 數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。

• 數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

• 大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基於MPP架構的新型資料庫集群

採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基於Hadoop的技術擴展和封裝

基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。

2、數據挖掘演算法

數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapRece、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie