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大數據H5源碼

發布時間:2024-03-31 20:27:52

㈠ 這幾個大數據GitHub項目,太強了吧

大家好,我是 夢想家 Alex 。我們都知道 github 對於程序員們而言,就是一個巨大的「聚寶盆」,上面不僅有很多優質的開源項目,還有很多熱愛開源分享的開發者。但如何從浩如煙海的寶藏中,篩選出適合自己的優質項目呢?本期內容,我就為大家推薦幾個我認為還不錯的大數據學習必備的 牛 X 項目,希望大家看完有所收獲。

首推 heiying 的 BigData-Notes,該項目目前已經有高達 10.2K 的star,正如該倉庫的介紹上簡短幾個字:大數據入門指南。這個項目也是我認為目前 最適合初學者學習和參考的項目

為什麼說這個項目適合大數據初學者呢,可以通過觀察項目的介紹文檔,該項目包含了大數據學習必須要掌握的幾種組件,包括 Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka,Zookeeper,Flume,Sqoop,Azkaban,以及 Scala 函數式編程語言的教程 ,可謂是非常的系統全面

我們再藉助谷歌插件 Octotree 觀察項目的結構,可以看到該項目主要分為 code,notes,pictures,resources 四個目錄

其中 code 目錄主要用來存放各個組件使用相關的代碼,正如統計的結果一樣,這個項目中 java 代碼佔了 94.8%,Scala 佔了 5.2%,所以對於喜歡用 Java 編寫代碼的小夥伴們來說,這是一個不容錯過的寶藏學習機會。

notes 部分主要存放相關組件的介紹和使用文檔,其中 installation 子目錄主要存放了相關組件編譯,以及在linux環境下各個組件的安裝,單機/集群環境搭建的教程,我看過了內容,介紹的非常清晰詳細。

另外兩個目錄 pictures resources 就不做過多介紹了,一個是存放相關的圖片教程,另一個是存放編寫的代碼中所需要用到的文本文件。

這個項目同樣給力,是由 BAT 高級大數據架構師 王知無 創建的,該項目目前也已經斬獲高達 5.2k star,是為數不多, 集基礎學習和進階實戰 於一體的優質項目。

該項目按照大數據不同階段的學習,所列舉不同的文章干貨

大數據開發基礎篇

大數據框架學習篇

大數據開發實戰進階篇

大數據開發面試篇

從不同的分類足以見 王老師 的用心。同時,王知無前輩也是 51CTO 上的認證講師,來看看官方的介紹 。

相信很多同學在學習大數據的過程中,不清楚 Java 需要學習哪些內容,掌握到什麼程度,這個時候完全可以借鑒王老師的這個倉庫內容。

同時,學習這個倉庫的內容,可以學習到作者作為架構師本身對於 JVM,分布式理論和基礎,大數據框架基石之網路通信Netty,以及各個框架的源碼學習,可謂「 真.寶藏倉庫

除了基礎的理論學習以外,還有大量實戰性的內容可以借鑒參考

以及大量的面試題,還有自己從零到大數據專家一路走來的心路歷程,學習路徑指南,和自己對於技術學習的一些深入思考,相信大家拜讀過後一定能收獲滿滿,

這個項目比較特殊,是一個國外開發者開源的項目,英文翻譯過來的意思是「很棒的大數據」,實際上呢~他列舉的是很多很棒的大數據框架、資源和其他很棒的精選列表。靈感來自 awesome-php awesome-python awesome-ruby hadoopecosystemtable big-data 。目前也已經斬獲 10.2K 的 star,非常強勢。

為了方便閱讀,我將其全部翻譯成中文進行展示。

我們跳轉到 分布式編程,可以看到很多我們熟悉的技術,例如 Flink,Spark,Pig,MapRece 等等 ....

亦或者「分布式文件系統」,我們所熟知的 HDFS,Ku,GFS ...

點擊對應的鏈接,可以跳轉到對應的官方介紹頁,方便我們減少搜索成本,快速了解不同領域大數據常用的技術組件,為我們之後做技術調研省了很多的時間。

讓我厚顏無恥的夾帶一下「私貨」。這是我在今年年初的時候,創建的一個倉庫,目前也已經有了快 200 的star 。從資歷和star的數量顯然不能跟前面幾個大佬相比,但卻是我第一次花費了大量精力,將一個項目像孩子一樣進行「培養」。

為了設計一個好看的圖標,還花了不少的精力。設置不同媒體平台的徽標設計,還參考了像 JavaGuide 這樣的頭部項目,也算是在親力親為的這個過程中,學到了不少東西。


可以放點內容給大家show一下

另外,我還開設了「福利」專欄,將自己學習過程中收集到的學習干貨毫無保留地分享給大家,方便大家獲取。


顯而易見,這個是專注於 flink 學習的開源項目,其中的內容包含Flink 入門、概念、原理、實戰、性能調優、源碼解析等等,目前已經斬獲了 10.5k 的 star,非常強勢。

其維護的開發人員也是非常用心負責,一路跟隨 flink 的版本,不停的在維護更新 。

同時,主要維護者 zisheng 還將 flink 的研究做到了極致,不僅有 flink 成體系的博客鏈接,還有對應的源碼系列。

還自己創建了專欄《從1到100深入學習Flink》,並將大家學習過程中有疑惑的地方解決過程統一記錄下來,方便有需要的同學查看。雖然是付費的星球專享,但我覺得是真的值!感興趣的話大家可以自行去了解。

㈡ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理(入門教程含源碼)

Python在大數據行業非常火爆近兩年,as a pythonic,所以也得涉足下大數據分析,下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析,即對已知的數據進行分析,然後提取出一些有價值的信息,比如統計平均數,標准差等信息,數據分析的數據量可能不會太大,而數據挖掘,是指對大量的數據進行分析與挖倔,得到一些未知的,有價值的信息等,比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息,從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分,數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求,實現信息的個性化推送,發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些:

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝:
下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的,這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼:
下面看看pandas輸出的結果, 這一行的數字第幾列,第一列的數字是行數,定位一個通過第一行,第幾列來定位:

常用方法如下:

下面看看pandas對數據的統計,下面就說說每一行的信息

轉置功能:把行數轉換為列數,把列數轉換為行數,如下所示:

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式,我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種,對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話,是按照csv文件默認的行輸出的,有多少列就輸出多少列,比如我有五列數據,那麼它就在prinit輸出結果的時候,就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊,請安裝它。
老樣子,原滋原味的輸出顯示excel本來的結果,只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取SQL

依賴於PyMySQL,所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候,需要制定兩個參數,第一個是sql語句,第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊,請安裝它。
對於HTTPS的網頁,依賴於BeautifulSoup4,html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格,也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示,同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件,然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼:

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型,有下面幾種:

關於顏色,有下面幾種:

關於形狀,有下面幾種:

我們還可以對圖稍作修改,添加一些樣式,下面修改圓點圖為紅色的點,代碼如下:

我們還可以畫虛線圖,代碼如下所示:

還可以給圖添加上標題,x,y軸的標簽,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數,X軸為這個數的值(或者是范圍)

還可以指定直方圖類型通過histtype參數:

圖形區別語言無法描述很詳細,大家可以自信嘗試。

舉個例子:

子圖功能

什麼是子圖功能呢?子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖,每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能,子圖就是subplog。代碼操作如下:

我們現在可以通過一堆數據來繪圖,根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下,這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。


先說說這個csv的文件結構,第一列是序號,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的閱讀數,第四列是每篇評論數。


我們的需求就是把評論數作為Y軸,閱讀數作為X軸,所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值,在對這一行的值做切片處理,獲取下標為3(閱讀數)和4(評論數)的值,但是,這里只是一行的值,我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數,那怎麼辦?聰明的你會說,我自定義2個列表,我遍歷下這個csv文件,把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡,這不就行了嘛。呵呵,其實有一個更快捷的方法,那麼就是使用T轉置方法,這樣再通過values方法,就能直接獲取這一評論數和閱讀數了,此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖,那麼就OK了。了解思路後,那麼就寫吧。

下面看看代碼:

㈢ 大數據分析一般用什麼工具分析

大數據分析是一個含義廣泛的術語,是指數據集,如此龐大而復雜的,他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源:感測器,氣候信息,公開的信息,如雜志,報紙,文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄,網路日誌,病歷,軍事監控,視頻和圖像檔案,及大型電子商務。

大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,並做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架,它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展,每一個台機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop
是可靠的,即使計算元素和存儲會失敗,它維護多個工作數據副本,確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的,它採用並行的方式工作,通過並行處理加快處理速度。Hadoop
還是可伸縮的,能夠處理 PB 級數據。此外,Hadoop 依賴於社區伺服器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。


Pentaho BI 平台,Pentaho Open BI
套件的核心架構和基礎,是以流程為中心的,因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI
平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製,也可以添加新的流程。BI
平台包含組件和報表,用以分析這些流程的性能。目前,Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。
Pentaho的發行,主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho
SDK共包含五個部分:Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的
Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分,囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為
Pentaho平台的正常運行提供的數據服務,包括配置信息、Solution相關的信息等等,對於Pentaho平台來說它不是必須的,通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例,它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程,用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。

Pentaho BI 平台構建於伺服器,引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE
伺服器,安全,portal,工作流,規則引擎,圖表,協作,內容管理,數據集成,分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的,可使用其他產品替換之。

七、Druid

Druid是實時數據分析存儲系統,Java語言中最好的資料庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。


八、Ambari

大數據平台搭建、監控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監視Hadoop集群

Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀錶板。


九、Spark

大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景:復雜的批量數據處理(batch data
processing);基於歷史數據的互動式查詢;基於實時數據流的數據處理,Ceph:Linux分布式文件系統。


十、Tableau Public

1、什麼是Tableau Public - 大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau
Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果,您可以調查一個假設。此外,瀏覽數據,並交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau
Public的可視化可以嵌入到博客中。此外,還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的,並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源,是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外,將列放在列下,與關系資料庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如,OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什麼是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作,分析和建模數據。它用於集成各種組件,用於數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反,您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上,分析工具,例如可擴展運行化學數據,文本挖掘,蟒蛇,和[R

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什麼是Google Fusion Tables

對於數據工具,我們有更酷,更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析,映射和大型數據集可視化工具。此外,Google
Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起;您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什麼是NodeXL

它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外,訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具,可幫助實現以下方面:

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開,包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣,Pajek
.net,UCINet .dl,GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什麼是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述,商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實,而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什麼是Google搜索運營商

它是一種強大的資源,可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什麼是Excel解算器

Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外,它在您安裝Microsoft
Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具,有助於快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法,來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法,以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什麼是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟體平台。此外,它還有助於團隊構建,原型和探索。雖然,它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此,他們可以構建,單擊,指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙:重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具,小編就不一一列舉了,下面把部分工具的用途進行分類:

1、前端展現

用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內的有BDP,國雲數據(大數據分析魔鏡),思邁特,FineBI等等。

2、數據倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數據集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

㈣ 基於java jsp asp php vb安卓系統畢業設計與實現論文源碼下載

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