基于hadoop的大数据案例,hadoop数据可视化分析案例

hadoop是一个基于Mapreduce框架的分布式平台，一般安装在Linex上，在windows下使用虚拟机也可以。一个分布式程序可以在多台机器上生成多个节点，每个节点运行程序的一部分，然后合并，比单个节点效率高很多。推荐这本书“hadoop在行动”(hadoop实战)，有很多论文可以看数据挖掘大会论文。现在很多人研究它。

看宜信ABI做的关联案例银行大学数据应用国内很多银行已经开始尝试通过数据来带动业务运营。比如中信银行信用卡中心利用数据技术实现实时营销。一般来说，银行大学数据的申请可以分为四个方面:1。客户画像客户画像的应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等。企业客户画像包括生产、流通、运营、财务、销售和客户数据，相关产业链上下游数据。

举个例子，如果一个信用卡客户一个月刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均一年打4次客服电话，从未投诉过，按照传统的数据分析，该客户是一个满意度高、流失风险低的客户。但如果看到客户的微博，真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便。客户的客服电话数次未接通，客户多次在微博投诉，客户流失风险较大。

基于Hadoop进行开发时，有时候会被Hadoop的运行模式所迷惑，分不清各种运行模式的区别，给日常开发带来很多困惑，不同的集群配置文件也不一样。要了解Hadoop的运行方式，以及它在配置文件中的作用，你必须头脑清楚，这样你才能在工作中取得成功。hadoop的配置文件都是用XML文件配置的，最常用的配置文件有四个，分别是:coresite.xml文件主要用于配置常用属性。

mapredsite.xml文件用于配置Mapreduce的属性。Yarnsite.xml文件用于配置yarn的属性。一般来说，这四个配置文件存储在hadoop默认安装目录etc/ hadoop子目录中。但我们也可以在搭建集群时，根据实际需要，将etc/ hadoop目录及其文件复制到另一个位置。这样可以把配置文件和安装文件分开，方便管理。

Hadoop是一个适合大型数据的分布式存储和处理平台，是一个开源的框架。1.搜索引擎(Hadoop的初衷是为大规模网页快速建立索引)。2、大型数据存储，采用Hadoop的分布式存储能力，如数据备份、数据仓库等。3、大型数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，如数据挖掘、数据分析等。4.Hadoop是一个分布式开源框架，对于分布式计算有很大的参考价值。

Da数据Analyze相关基础解决方案主要包括Hadoop简介、分析概述、基于MapReduce的处理、PythonHadoop科学计算与分析、RHadoop统计数据计算、Apache park批量分析、Apache park实时数据分析、Apache flick批量分析、Apache flick流、大型数据可视化技术简介

接下来，我们将讨论什么是Hadoop，以及Hadoop如何解决与Big 数据相关的问题。我们还将研究CERN 案例在之前的博客“Da 数据教程”中，我们已经详细讨论了Da 数据和Da 数据的挑战。在这个博客中，我们将讨论:1。传统方法的问题。Hadoop 3的演进。Hadoop 4。面向Hadoop 5的即用型解决方案。什么时候用Hadoop？

Da 数据数量众多，格式多样。大量数据由家庭、制造工厂和办公室、互联网交易、社交网络活动、自动化传感器、移动设备和科研仪器中的各种设备产生。其爆炸式的增长已经超过了传统IT基础设施的处理能力，给企业和社会带来了严峻的数据管理问题。因此，需要开发新的数据架构，开发和使用这些数据集合、数据管理、数据分析、知识形成和智能行动。

随着科技的发展，人们已经能够制造出具有处理功能的极其微小的传感器，并开始将这些设备广泛地布置在社会的各个角落，通过这些设备来监控整个社会的运行。这些设备会不断生成新的数据，这个数据生成方法是自动的，所以在数据收集方面，要从网络上，包括物联网、社交网络、机构信息系统等，给数据附上时间和空间的标记，去伪存真，尽可能多的收集不同的来源，甚至是异构的数据，必要时还可以和历史。