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hadoop股票分析

发布时间: 2021-05-27 04:48:55

㈠ Bigdata、Hadoop,百度、腾讯等目前大型互联网公司所应用的价格技术和解决方案

网络有自己的分布式存储系统,但是一些离线分析也会用hadoop。腾讯的存储基本上采用关系型,但也在利用hadoop进行分布式架构。bigdata就是个概念,指大数据。

㈡ 金融需要 hadoop,spark 等这些大数据分析工具吗

未至科技魔方是一款大数据模型平台,是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。

㈢ 什么是大数据分析Hadoop

要了解什么是Hadoop,我们必须首先了解与大数据和传统处理系统有关的问题。前进,我们将讨论什么是Hadoop,以及Hadoop如何解决与大数据相关的问题。我们还将研究CERN案例研究,以突出使用Hadoop的好处。

在之前的博客“ 大数据教程”中,我们已经详细讨论了大数据以及大数据的挑战。在此博客中,我们将讨论:

1、传统方法的问题

2、Hadoop的演变

3、Hadoop的

4、Hadoop即用解决方案

5、何时使用Hadoop?

6、什么时候不使用Hadoop?

一、CERN案例研究

大数据正在成为组织的机会。现在,组织已经意识到他们可以通过大数据分析获得很多好处,如下图所示。他们正在检查大型数据集,以发现所有隐藏的模式,未知的相关性,市场趋势,客户偏好和其他有用的业务信息。

这些分析结果正在帮助组织进行更有效的营销,新的收入机会,更好的客户服务。他们正在提高运营效率,与竞争对手组织相比的竞争优势以及其他业务利益。


什么是Hadoop –大数据分析的好处

因此,让我们继续前进,了解在兑现大数据机会方面与传统方法相关的问题。

二、传统方法的问题

在传统方法中,主要问题是处理数据的异构性,即结构化,半结构化和非结构化。RDBMS主要关注于银行交易,运营数据等结构化数据,而Hadoop则专注于文本,视频,音频,Facebook帖子,日志等半结构化,非结构化数据。RDBMS技术是一种经过验证的,高度一致,成熟的系统许多公司的支持。另一方面,由于大数据(主要由不同格式的非结构化数据组成)对Hadoop提出了需求。

现在让我们了解与大数据相关的主要问题是什么。因此,继续前进,我们可以了解Hadoop是如何成为解决方案的。


什么是Hadoop –大数据问题

第一个问题是存储大量数据。

无法在传统系统中存储大量数据。原因很明显,存储将仅限于一个系统,并且数据正在以惊人的速度增长。

第二个问题是存储异构数据。

现在,我们知道存储是一个问题,但是让我告诉您,这只是问题的一部分。由于我们讨论了数据不仅庞大,而且还以各种格式存在,例如:非结构化,半结构化和结构化。因此,您需要确保您拥有一个系统来存储从各种来源生成的所有这些种类的数据。

第三个问题是访问和处理速度。

硬盘容量正在增加,但磁盘传输速度或访问速度并未以相似的速度增加。让我以一个示例为您进行解释:如果您只有一个100 Mbps I / O通道,并且正在处理1TB数据,则大约需要2.91个小时。现在,如果您有四台具有一个I / O通道的计算机,则对于相同数量的数据,大约需要43分钟。因此,与存储大数据相比,访问和处理速度是更大的问题。

在了解什么是Hadoop之前,让我们首先了解一下Hadoop在一段时间内的发展。

Hadoop的演变



2003年,道格·切特(Doug Cutting)启动了Nutch项目,以处理数十亿次搜索并为数百万个网页建立索引。2003年10月下旬– Google发布带有GFS(Google文件系统)的论文。2004年12月,Google发布了MapRece论文。在2005年,Nutch使用GFS和MapRece进行操作。2006年,雅虎与Doug Cutting及其团队合作,基于GFS和MapRece创建了Hadoop。如果我告诉您,您会感到惊讶,雅虎于2007年开始在1000个节点的群集上使用Hadoop。

2008年1月下旬,雅虎向Apache Software Foundation发布了Hadoop作为一个开源项目。2008年7月,Apache通过Hadoop成功测试了4000个节点的集群。2009年,Hadoop在不到17小时的时间内成功整理了PB级数据,以处理数十亿次搜索并为数百万个网页建立索引。在2011年12月,Apache Hadoop发布了1.0版。2013年8月下旬,发布了2.0.6版。

当我们讨论这些问题时,我们发现分布式系统可以作为解决方案,而Hadoop提供了相同的解决方案。现在,让我们了解什么是Hadoop。

三、什么是Hadoop?

Hadoop是一个框架,它允许您首先在分布式环境中存储大数据,以便可以并行处理它。 Hadoop中基本上有两个组件:

1、大数据Hadoop认证培训

2、讲师指导的课程现实生活中的案例研究评估终身访问探索课程


什么是Hadoop – Hadoop即解决方案

第一个问题是存储大数据。

HDFS提供了一种分布式大数据存储方式。您的数据存储在整个DataNode的块中,您可以指定块的大小。基本上,如果您拥有512MB的数据,并且已经配置了HDFS,那么它将创建128MB的数据块。 因此,HDFS将数据分为512/128 = 4的4个块,并将其存储在不同的DataNode上,还将在不同的DataNode上复制数据块。现在,由于我们正在使用商品硬件,因此存储已不是难题。

它还解决了缩放问题。它着重于水平缩放而不是垂直缩放。您始终可以根据需要随时在HDFS群集中添加一些额外的数据节点,而不是扩展DataNodes的资源。让我为您总结一下,基本上是用于存储1 TB的数据,您不需要1 TB的系统。您可以在多个128GB或更少的系统上执行此操作。

下一个问题是存储各种数据。

借助HDFS,您可以存储各种数据,无论是结构化,半结构化还是非结构化。由于在HDFS中,没有预转储模式验证。并且它也遵循一次写入和多次读取模型。因此,您只需写入一次数据,就可以多次读取数据以寻找见解。

Hird的挑战是访问和处理数据更快。

是的,这是大数据的主要挑战之一。为了解决该问题,我们将处理移至数据,而不是将数据移至处理。这是什么意思?而不是将数据移动到主节点然后进行处理。在MapRece中,处理逻辑被发送到各个从属节点,然后在不同的从属节点之间并行处理数据。然后,将处理后的结果发送到主节点,在该主节点上合并结果,并将响应发送回客户端。

在YARN架构中,我们有ResourceManager和NodeManager。ResourceManager可能会或可能不会与NameNode配置在同一台机器上。 但是,应该将NodeManager配置在存在DataNode的同一台计算机上。

YARN通过分配资源和安排任务来执行您的所有处理活动。

什么是Hadoop – YARN

它具有两个主要组件,即ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager再次是主节点。它接收处理请求,然后将请求的各个部分相应地传递到相应的NodeManager,什么是大数据分析Hadoop在此进行实际处理。NodeManager安装在每个DataNode上。它负责在每个单个DataNode上执行任务。

我希望现在您对什么是Hadoop及其主要组件有所了解。让我们继续前进,了解何时使用和何时不使用Hadoop。

何时使用Hadoop?

Hadoop用于:

1、搜索 – Yahoo,亚马逊,Zvents

2、日志处理 – Facebook,雅虎

3、数据仓库 – Facebook,AOL

4、视频和图像分析 –纽约时报,Eyealike

到目前为止,我们已经看到了Hadoop如何使大数据处理成为可能。但是在某些情况下,不建议使用Hadoop。

㈣ 百亿级实时大数据分析项目,为什么不用Hadoop

谁说百亿级大数据分析不用Hadoop了,是你不用的吧,Hadoop是最普遍的大数据分析工具了,大部分人都在用这个的。也是被认为学习大数据必须要学习的课程的,Hadoop是很流行的一个大数据分析工具。柠檬学院大数据。

㈤ 拥有java基础,怎样编写一个股票分析软件

像这些软件都有自己的语法,你先学下里面每个平台的语法,你想写的是个选股策略,就要有自己的思路,你这套选股方法成熟,给你带来过收益,或者你只当它是个参考作用,而且你在编程的时候一定不要逻辑出问题,盗用价格

㈥ 金融需要 hadoop,spark 等这些大数据分析工具吗使用场景是怎样的

看看用亿信ABI做的相关案例
银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面:
1、客户画像
客户画像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学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是,银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如,如果某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行,还款不方便,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括:
(1)客户在社交媒体上的行为数据(如光大银行建立了社交网络信息数据库)。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的营销和管理;
(2)客户在电商网站的交易数据,如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来,阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款,用户只需要凭借过去的信用即可;
(3)企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况;
(4)其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据,如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
2、精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销,包括:
(1)实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销,比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销(某客户采用信用卡采购孕妇用品,可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务);或者将改变生活状态的事件(换工作、改变婚姻状况、置居等)视为营销机会;
(2)交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐,如招商银行可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售;
(3)个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐,如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广;
(4)客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
3、风险管理与风险控制
在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段
(1)中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业贷款。
(2)实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等,结合智能规则引擎(如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪,摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
4、运营优化
(1)市场和渠道分析优化。通过大数据,银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量,从而进行合作渠道的调整和优化。同时,也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务,从而进行渠道推广策略的优化。
(2)产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析,通过对还款数据挖掘比较区分优质客户,根据客户还款数额的差别,提供差异化的金融产品和服务方式。
(3)舆情分析:银行可以通过爬虫技术,抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息,并通过自然语言处理技术进行正负面判断,尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息,及时发现和处理问题;对于正面信息,可以加以总结并继续强化。同时,银行也可以抓取同行业的银行正负面信息,及时了解同行做的好的方面,以作为自身业务优化的借鉴。

㈦ 大数据的Hadoop是做什么的

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台,适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,本身就是大数据平台研发人员的工作成果,Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

㈧ 打算成为数据分析师想学习hadoop的知识,不知学到什么程度。还有需要什么基础吗贵人指点,非常感

目前国内hadoop社区还是非常火的,各种培训机构也是如雨后春笋,我觉得要做数据分析的话,你只要掌握hadoop使用就行了,当然学习的话肯定要从搭建开发环境开始,然后自己写MapRece程序,相关的框架hive。hbase也要去学习。。基础的话,Java。Python。Linux

㈨ hadoop怎么数据分析

Hadoop被设计用来在大型数据集上能进行有效的工作。Hadoop有一个专为大尺寸文件(如几G)设计的文件系统(HDFS)。因此,如果你的数据文件尺寸只是几M的话,建议你合并(通过zip或tar)多个文件到一个文件中,使其尺寸在几百M到几G范围内。HDFS把大文件们拆分存储到以64MB或128MB或更大的块单元中。
如果你的数据集相对较小,那它就不会是hadoop的巨型生态系统的最佳使用之地。这需要你去对你的数据比以往理解更多一些,分析需要什么类型的查询,看看你的数据是否真得“大”。另一方面,只是通过数据库的大小来测量数据可能是骗人的,因为你的计算量可能会更大。 有时你可能会做更多的数学计算或分析小数据集的排列,这些可以远远大于实际的数据。所以关键是要“了解你的数据,并且很清楚它”。你的数据仓库或是其它数据源中可能拥有数个TB的数据。然而,在建立 Hadoop 集群前,你必须考虑到数据的增长。

㈩ 国内外著名的互联网公司使用hadoop都做了什么谈HADOOP在大规模数据处理领域的具体应用。

节点数: 15台机器的构成的服务器集群服务器配置: 8核CPU,16G内存,1.4T硬盘容量。 HADOOP在网络:HADOOP主要应用日志分析,同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作。节点数:10 - 500个节点。主要使用了2个集群:一个由1100台节点组成的集群,包括8800核CPU(即每台机器8核),和12000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘)一个有300台节点组成的集群,包括2400核CPU(即每台机器8核),和3000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘)由此基础上开发了基于SQL语法的项目:HIVE HADOOP在HULU 主要用于日志存储和分析13台机器构成的集群 (8核PUC,单台机器:4TB硬盘)基于HBASE数据库 HADOOP在TWITTER 使用HADOOP用于存储微博数据,日志文件和许多中间数据使用基于HADOOP构件的Cloudera's CDH2系统,存储压缩后的数据文件(LZO格式) HADOOP在雅虎:主要用于支持广告系统及网页搜索机器数:25000,CPU:8核集群机器数: 4000 个节点 (2*4cpu boxes w 4*1TB disk & 16GB RAM)