包含dssnosql的詞條

為什么要建立數據倉庫

數據倉庫是為了滿足分析需要，對源數據進行了Transform過程，具體是怎樣一個處理過程，可以從Bill Inmon的倉庫定義四個特性進行理解。）數據倉庫系統（用數據庫裝東西）與其他基礎業務系統（例如財務系統、銷售系統、人力資源系統等，也是用數據庫裝東西）的區別是：基礎業務系統的特點是各管各的，例如財務系統生產了白菜，那么用一個數據庫來裝，人力資源系統生產了豬肉，再用一個數據庫來裝。我要做一道菜，需要分別到各個數據庫去取，比較麻煩（現實的情況是大部分時候讓種菜的農民伯伯送過來，但送過來的東西不一定是我想要的，而且不同的時候我想要不同的東西，經常會被農民伯伯罵，弄得雙方都不開心）。另外一方面，各個數據庫中放的是一些比較原始的東西，我要拿過來做菜，還需要經過很麻煩的清洗過程，一不小心里面可能就藏著一條大青蟲。那么，數據倉庫系統就是建立一個大的超市，將各地農民伯伯出產的東西收集過來，清洗干凈，分門別類地放好。這樣，你要哪種菜的時候，直接從超市里面拿就可以了。

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：空間域名、網絡空間、營銷軟件、網站建設、黃山區網站維護、網站推廣。

數據倉庫的特點是：

(1)數據倉庫是面向主題的.

(2)數據倉庫是集成的

(3)數據倉庫具有時間相關性.

(4)數據倉庫的數據是相對穩定的.

常用的大數據工具有哪些？

未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。采用多種的數據采集技術，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰、服務于決策的過程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網絡信息雷達是一款網絡信息定向采集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據采集和更新，實現靈活的網絡數據采集目標，為互聯網數據分析提供基礎。

未至科技泵站是一款大數據平臺數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行處理能力，可以采用數據庫分區、按字段分區、分頁方式并行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。

未至科技云計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，并在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據云計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據采集維護人員、平臺系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。

未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,

包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基于Hadoop

MapReduce的文本挖掘軟件能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,

在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。

未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

計算機編程的領域有哪些？

科學計算是指利用計算機來完成科學研究和工程技術中提出的數學問題的計算。在現代科學技術工作中，科學計算問題是大量的和復雜的。利用計算機的高速計算、大存儲容量和連續運算的能力，可以實現人工無法解決的各種科學計算問題。

例如，建筑設計中為了確定構件尺寸，通過彈性力學導出一系列復雜方程，長期以來由于計算方法跟不上而一直無法求解。而計算機不但能求解這類方程，并且引起彈性理論上的一次突破，出現了有限單元法。

2.數據處理(或信息處理)

數據處理是指對各種數據進行收集、存儲、整理、分類、統計、加工、利用、傳播等一系列活動的統稱。據統計，80％以上的計算機主要用于數據處理，這類工作量大面寬，決定了計算機應用的主導方向。

數據處理從簡單到復雜已經歷了三個發展階段，它們是：

①電子數據處理(Electronic Data Processing,簡稱EDP),它是以文件系統為手段，實現一個部門內的單項管理。

②管理信息系統(Management Information System,簡稱MIS),它是以數據庫技術為工具，實現一個部門的全面管理，以提高工作效率。

③決策支持系統(Decision Support System,簡稱DSS),它是以數據庫、模型庫和方法庫為基礎，幫助管理決策者提高決策水平，改善運營策略的正確性與有效性。

目前，數據處理已廣泛地應用于辦公自動化、企事業計算機輔助管理與決策、情報檢索、圖書管理、電影電視動畫設計、會計電算化等等各行各業。信息正在形成獨立的產業，多媒體技術使信息展現在人們面前的不僅是數字和文字，也有聲情并茂的聲音和圖像信息。

3.輔助技術(或計算機輔助設計與制造)

計算機輔助技術包括CAD、CAM和CAI等。

⑴計算機輔助設計(Computer Aided Design,簡稱CAD)

計算機輔助設計是利用計算機系統輔助設計人員進行工程或產品設計，以實現最佳設計效果的一種技術。它已廣泛地應用于飛機、汽車、機械、電子、建筑和輕工等領域。例如，在電子計算機的設計過程中，利用CAD技術進行體系結構模擬、邏輯模擬、插件劃分、自動布線等，從而大大提高了設計工作的自動化程度。又如，在建筑設計過程中，可以利用CAD技術進行力學計算、結構計算、繪制建筑圖紙等，這樣不但提高了設計速度，而且可以大大提高設計質量。

⑵計算機輔助制造(Computer Aided Manufacturing,簡稱CAM)

計算機輔助制造是利用計算機系統進行生產設備的管理、控制和操作的過程。例如，在產品的制造過程中，用計算機控制機器的運行，處理生產過程中所需的數據，控制和處理材料的流動以及對產品進行檢測等。使用CAM技術可以提高產品質量，降低成本，縮短生產周期，提高生產率和改善勞動條件。

將CAD和CAM技術集成，實現設計生產自動化，這種技術被稱為計算機集成制造系統(CIMS)。它的實現將真正做到無人化工廠(或車間)。

⑶計算機輔助教學(Computer Aided Instruction,簡稱CAI)

計算機輔助教學是利用計算機系統使用課件來進行教學。課件可以用著作工具或高級語言來開發制作，它能引導學生循環漸進地學習，使學生輕松自如地從課件中學到所需要的知識。CAI的主要特色是交互教育、個別指導和因人施教。

4.過程控制(或實時控制)

過程控制是利用計算機及時采集檢測數據，按最優值迅速地對控制對象進行自動調節或自動控制。采用計算機進行過程控制，不僅可以大大提高控制的自動化水平，而且可以提高控制的及時性和準確性，從而改善勞動條件、提高產品質量及合格率。因此，計算機過程控制已在機械、冶金、石油、化工、紡織、水電、航天等部門得到廣泛的應用。

例如，在汽車工業方面，利用計算機控制機床、控制整個裝配流水線，不僅可以實現精度要求高、形狀復雜的零件加工自動化，而且可以使整個車間或工廠實現自動化。

5.人工智能(或智能模擬)

人工智能(Artificial Intelligence)是計算機模擬人類的智能活動，諸如感知、判斷、理解、學習、問題求解和圖像識別等。現在人工智能的研究已取得不少成果，有些已開始走向實用階段。例如，能模擬高水平醫學專家進行疾病診療的專家系統，具有一定思維能力的智能機器人等等。

6.網絡應用

計算機技術與現代通信技術的結合構成了計算機網絡。計算機網絡的建立，不僅解決了一個單位、一個地區、一個國家中計算機與計算機之間的通訊，各種軟、硬件資源的共享，也大大促進了國際間的文字、圖像、視頻和聲音等各類數據的傳輸與處理

參考資料：

做大數據分析一般用什么工具呢？

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創建數據庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用于大數據處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

網站欄目：包含dssnosql的詞條
轉載來于：http://m.newbst.com/article44/dssesee.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供自適應網站、移動網站建設、微信小程序、定制開發、企業建站、網站建設