1、离线数据分析流程 一个应用广泛的数据分析系统:“web日志数据挖掘” 1.1 需求分析 1.1.1 案例名称 “网站或APP点击流日志数据挖掘系统”。 1.1.2 案例需求描述 “Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息,通过日志分析,我们可以知道网站的访问量 ...
. 离线数据分析流程介绍 注:本环节主要感受数据分析系统的宏观概念及处理流程,初步理解hadoop等框架在其中的应用环节,不用过于关注代码细节 一个应用广泛的数据分析系统: web日志数据挖掘 . 需求分析 . . 案例名称 网站或APP点击流日志数据挖掘系统 。 . . 案例需求描述 Web点击流日志 包含着网站运营很重要的信息,通过日志分析,我们可以知道网站的访问量,哪个网页访问人数最多,哪 ...
2017-06-17 14:01 0 1437 推荐指数:
1、离线数据分析流程 一个应用广泛的数据分析系统:“web日志数据挖掘” 1.1 需求分析 1.1.1 案例名称 “网站或APP点击流日志数据挖掘系统”。 1.1.2 案例需求描述 “Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息,通过日志分析,我们可以知道网站的访问量 ...
一.数据分析的步骤: 1.查看数据并提出问题 2.数据清洗 3.代码编写,提取出结果数据,并分析是否有异常数据,修改代码 4.根据数据选择合适的图表进行展示 5.根据图表小组讨论交流获得最终的结果 二.环境与原始数据准备 安装Anaconda2版本,同时更新软件包更新最新版 ...
数据分析大体上的分析结构如下所示(分析流程图如下所示): 首先,需要对现状和预期有一个很好的把握。其次,弄清现状和预期之间的差距,并调查导致差距产生的关键因素,即发现问题。这样的因素可能很多,所以要收集数据和加工,并在此基础上进行数据分析。主要是挖掘出导致此问题发生的关键性因素,然后综合 ...
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1.Python以其开发效率著称,致力用最短的代码完成,但是开发效率并不高,被称为“胶水语言”。含义是耗时的核心代码用C/C++等更高效的语言编写,然后用python来粘合,以此来解决python的运行效率问题。但在数据任务上,python的运行效率和C/C++已经差不多了。 2.python ...
拷贝hive-site.xml到spark的conf目录下面 打开spark ...
1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark ...
一、离线 vs 实时流框架 用spark数据清洗的过程见:日志分析 https://www.cnblogs.com/sabertobih/p/14070357.html 实时流和离线的区别在于数据处理之间的时间差,而不取决于工具。所以kafka,sparkstreaming亦可用于离线批处理 ...