如何系统地学习数据挖❄掘

1、如何系统地学习数据挖掘

理论学习：线性代数→高等数学→概率论→数理统计→数据挖掘十大算法

软件学习：Excle→SPSS→Python(或者R)→Spark

视频网站：慕课网、实验楼、天善学院等

案列实战：github上面搜一些源码学习、还有参加一些竞赛(kaggle、数据城堡、科赛、阿里天池、数睿思等)

2、goreport使用方法

GoReport是基于J2EE和WEB的综合报表解决方案，特有的EXCEL+绑定数据列的报表设计，行列对称，能够轻松处理复杂的报表展现样式，部署简单而灵活，具有强大的报表展示功能。

GoReport报表工具前端使用Dhtmlx作为页面显示，本次升级将原有的html页面全部更新为Dhtmlx控件显示，主要是为了和公司的t-eplat平台界面风格一致，与t-eplat平台集成后感觉不出是两套系统。

GoReport报表工具使用Fis解决前端开发中自动化工具、性能优化、模块化框架、开发规范、代码部署、开发流程等问题。 GoReport报表工具使用beetl模版引擎对sql语句进行逻辑处理、参数配置、用户信息获取等，使得报表数据获取更加灵活、高效。

GoReport报表工具使用Spring security进行企业级权限控制，Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。Spring security为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全控制编写大量重复代码的工作。

报表工具使用Spring data jpa简化创建 JPA 数据访问层和跨存储的持久层功能。Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。通过使用Spring Data不仅简化和优化的代码质量，而且为GoReport报表工具的将来的大数据规划提供支撑。

GoReport报表工具使用自主研发的模型、模板、视图管理来简化页面开发，提供一种高效、稳定的开发模式，来简化前端页面与后台交互的开发。 GoReport报表工具使用Poi开源库来进行数据源与excel的♜绑定，从而生成各种excel样式报表。

GoReport报表工具使用jasperReports开源库对excel样式无法完成的报表进行编写，虽然jasperReports学习成本和开发难度都比较大，但可以对excel报表无法完成的功能进行补充。

3、大数据培训内容，大数据要学哪些课程

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已░经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它❤时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时◙候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

4、mapreduce对数据的操作分为

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce主要对数据进行两项操作：Map和Reduce。

Map是把一组数据一对一地映射为另外一组数据，其映射的规则由一个函数来指定。

Reduce是对一组数据进行归约，归约的规则由一个函数来指定。

5、请简述mapreduce计算的主要流程

MapReduce计算的主要流程包括以下几个步骤：
用☏户提交作业给Master节点，Master节点寻找合适的Map节点并将数据传给Map节点，同时寻找合适的Reduce节点并将数据传给Reduce节点。
Master节点启动Map节点执行程序，Map节点尽可能的读取本地或本机架上的数据块进行计算。
每个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理，将中间结果放在本地而非HDFS中，同时通知Master节点Map工作完成，并告知中间结果的存储位置。
Master节点等所有Map工作完成后，开始启动Reduce节点。Reduce节点通过Master节点掌握的中间结果的存储位置来远程读取中间结果。
Reduce节点将中间结果处理后将结果输出到一个文件中。
以上就是MapReduce计算的主要流程，它能够高效地处理大规模数据集，具有高可靠性和高容错性。