1. 大數據挖掘的演算法有哪些
大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
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2. 大數據挖掘方法有哪些
數據挖掘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機數據中提取潛在隱藏的有用信息和知識的過程。下面說下我們在挖掘大數據的時候，都會用到的幾種方法：
方法1.(可視化分析)無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2.(數據挖掘演算法)如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3.(預測分析能力)數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。
方法4.(語義引擎)由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從「文檔」中智能地提取信息。
方法5.(數據質量和主數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。
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3. 大數據挖掘常用的演算法有哪些
1、預測建模：將已有數據和模型用於對未知變數的語言。
分類，用於預測離散的目標變數。
回歸，用於預測連續的目標變數。
2、聚類分析：發現緊密相關的觀測值組群，使得與屬於不同簇的觀測值相比，屬於同一簇的觀測值相互之間盡可能類似。
3、關聯分析(又稱關系模式)：反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。
4、異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。
有時也把數據挖掘分為：分類，回歸，聚類，關聯分析。
4. 統計模型和大數據模型所使用的主要演算法有什麼異同
以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。
1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片
1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上
與MyCat的類似分片演算法對比
中間件
DBLE
MyCat
分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別
開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響
運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡
配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate
【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串
【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式
【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片
【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義