隨著大數據技術的成熟和普及，我們發(fā)現借助于大數據技術可以完美的解決上述問題。根據目前的需求和對大數據相關軟件的掌握，我們對GPS日志分析系統做了初步的設計。以下是小編為你整理的大數據要怎么學習 ?
方法/步驟 ?
大數據日志分析主要是對開源大數據組件進行整合開發(fā)而成，分為：數據采集層、數據預處理層、數據存儲層、數據處理層和數據分析層等5個層次。 ?
數據采集層 ?
數據采集層主要利用開源組件Flume對日志文件進行采集。Flume是一個分布式、高可靠、高可用的海量日志采集軟件，支持定制各類的數據發(fā)送方，在收集數據的同時能夠對數據進行簡單的處理，然后寫到各種數據接收方。 ?
目前我們是對Flume采集的日志文件做兩個操作，一是直接發(fā)送給kafka進行緩存，二是將數據進行壓縮后寫入HDFS供之后的分析用。
數據預處理 ?
數據預處理主要對日志文件進行初步的簡單處理。目前采用Storm從Kafka接收數據，然后對數據進行實時統計。 ?
Storm是一個分布式、容錯的實時計算系統。它的編程模型非常簡潔，主要包括三個組件：Topology、Spout和Bolt。Topology是一個由多個計算節(jié)點構成的拓撲圖，Spout和Bolt是兩種結算節(jié)點，它們一起構成了一個完整的數據流向圖。 ?
數據存儲層 ?
數據存儲層主要用于數據的存儲。目前采用MongoDB存儲結果數。 ?
通過Storm處理后的數據，首先緩存到Redis中，每隔一定得時間間隔，將數據批量轉存到MongoDB中。 ?
MongoDB是一個高性能、易部署、易使用的分布式數據存儲系統，介于結構化數據庫和非結構化數據庫之間，數據存儲格式不固定，可以非常方便的進行擴充。 ?
04數據處理層 ?
數據處理層主要采集一些數據挖掘算法對數據進行挖掘，或者進行實時計算。 ?
數據挖掘主要借助于統計學方法、機器學習方法、神經網絡方法等對數據進行知識挖掘，發(fā)掘潛在的價值。 ?
比如利用線性回歸算法，預測車輛的停留時間。利用k-means算法對位置臨近的出租車做聚類分析，從而發(fā)現最有可能搭載乘客的熱點區(qū)域。根據速度將軌跡數據進行分段，從而分析某個時間段的道路暢通狀況等。 ?
數據分析層 ?
數據分析層主要是數據的展示和分析。 ?
比如將GPS數據加載到地圖上，利用抓路算法將GPS數據和地圖數據進行融合，對分段的軌跡進行不同顏色的顯示，可以讓調度人員對當前時間段的道路通行情況一目了然，輔助車輛的調度。 ?
我秀*不斷提高自身數據處理能力，就是為了給您提供更快速、更精準、更豐富的數據分析功能。 ?
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如何學好大數據 ?
軟件下載： ?
首先需要下載軟件，使用matlab是需要收費的，如何是土豪可以在官網下載;免費破解版可以去相關論壇、貼吧中尋找，網上有很多。 ?
版本選擇： ?
隨著時間的發(fā)展，軟件版本也更新迭代，或許你會問，我是小白，我到底是下載以前的老版本呢，還是*的呢。 ?
在這里，小編告訴你，你可以下載2014或者2013相關版本。如果版本太老，功能不是特別完善;如果是*的，你的電腦硬件配置可能會有些吃力，因為matlab十分吃內存。 ?
基礎知識： ?
你剛開始接觸matlab，那就先從最開始的例如變量、常量、表達式、語句以及循環(huán)等開始學習，這是學習任何語言的基礎。 ?
你可以學習如何建立.m文件。 ?
工具箱： ?
matlab的強大之處在于有很多的專業(yè)工具箱，里面集成了強大的函數庫，當然你不可能把所有的都學會，而且沒有必要，你只需要學習跟自己專業(yè)相關的即可。 ?
apps： ?
matlab的另一個強大功能在于，支持應用的安裝，也就是說，有很多的應用程序，你可以去下載，然后通過matlab安裝，模塊化設計的很不錯。你可以搜索matlab apps進行查找。 ?
源碼編寫： ?
學習以上內容，也就是你對matlab有了一個入門，如果你想真正的學號matlab，就應該去多讀函數的源代碼，然后自己要多練習。任何一門語言都不是只調用函數庫中的函數就能學好的。例如我打開一個double的函數實現，應該學會是怎么實現的。 ?
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AI導入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長 ?
醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數據及人工智能，從而可以精準改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進跨行業(yè)合作關系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫(yī)療計劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導入醫(yī)療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長，預計從2017年的6.677億美元達到2023年的80億美元年均復合增長率為52.68%。 ?
未來手機芯片將會內建AI運算核心 ?
現階段手機中主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算速度仍比較慢，所以未來的手機芯片會內建AI運算核心。蘋果將3D感測技術帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年跟進導入3D感測相關應用。
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AI是自主學習的終極目標 ?
AI將“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處于機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。首先，需要為自主機器打造一個AI平臺;還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?
隨著物聯網時代的來臨，未來硅時代是異質性及跨界的整合，同時還有很多需求未出現。以往的摩爾定律已經是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經網絡復雜性都在過去3到5年內呈現出爆發(fā)性成長。 ?
展望未來，隨著AI、物聯網、VR/AR、5G等新技術的逐步成熟，將帶動新一波半導體產業(yè)未來30年榮景，其中包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產品應用芯片，*在半導體的龐大市場優(yōu)勢將會在全球扮演關鍵的角色。 ?
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大數據學習軟件 ?
甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance 詳解：甲骨文大數據機 甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟件和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系統”。 ?
微軟進入這個市場 微軟SQL Server新增PDW功能 引大數據處理能力 微軟進入這一市場實屬“姍姍來遲”，而且在一定程度上說，數據倉庫分析和內存分析計算市場落下了后腿。2011年初微軟發(fā)布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行數據倉庫)，PDW使用了大規(guī)模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。 ?
亞馬遜對于大數據的先見之明 亞馬遜將MapReduce作為一項服務 亞馬遜早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業(yè)還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡單存儲服務(Amazon S3)上。 ?
Teradata跨入大規(guī)模分析領域 Teradata收購Aster Data 擴張大數據市場 Teradata是企業(yè)級數據倉庫(EDW)的領導者，在數據庫分析領域不斷推陳出新，但在結構化數據、半結構化數據和大部分非結構化數據領域幾乎沒有很*果。 ?
BDP——BDP商業(yè)數據平臺 海致BDP (Business DataPlatform) 連接用戶與工作所需的數據，是能提供高效數據存儲和快速查詢的列存儲數據庫實時分析平臺，用戶可以在云平臺上進行多維度、細顆粒度的分析。你還可以在移動端實時查看和分享數據，輕松把握商業(yè)趨勢，及時應對一切變化。 BDP是集中數據云端化(Cloud)、數據集中化(Centralization)、數據消費者化(Consumerization)三者為一體的云數據平臺。數據集中化是指企業(yè)在BDP商業(yè)數據平臺上可以整合分散的數據，將數據口徑(數據庫、第三方API等)統一接入，講企業(yè)的數據很好地使用起來。相比傳統的BI，使用BDP這類的云平臺(數據云端化)不僅能保證數據安全，而且無須運維和專業(yè)的IT*，企業(yè)在數據方面的成本將大幅削減。BDP產品操作簡單，企業(yè)每個人都能很快學會使用，降低了數據學習、使用門檻，讓業(yè)務人員也能自動分析數據，更快地做出相應的決策，這就是數據消費者化。 ?
