云計算環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析

1、云計算環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析1 大數(shù)據(jù)處理流程 端。1.1 數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是整個流程的根底，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的開展以及各種終端設(shè)備的普及， 使得數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者范圍越來越大，數(shù)據(jù)的產(chǎn)量也越來越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)也越來越復(fù)雜， 這也是大數(shù)據(jù)中“大的表達(dá)，所以需要提高數(shù)據(jù)采集速度和精度要求。1.2 數(shù)據(jù)處理與集成 以及進(jìn)一步集成存儲。因為數(shù)據(jù)采集步驟采集到的數(shù)據(jù)各種各樣，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也并不統(tǒng)一， 1.3 數(shù)據(jù)分析 據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和價值表達(dá)方向?qū)@些原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步地處理和分析?，F(xiàn)有的數(shù) 據(jù)分析通常指采用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具對集中存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析效勞與傳 統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的差異在于其面

2、向的對象不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)效勞。1.4 數(shù)據(jù)解釋 輸出的需求，因此，數(shù)據(jù)分析企業(yè)會引入“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)作為數(shù)據(jù)解釋方式。通過可視 化結(jié)果分析，可以形象地向用戶展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。2 云計算與大數(shù)據(jù)分析的關(guān)系 效勞，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與效勞供給商進(jìn)行很少的 常表現(xiàn)為對已獲取的海量數(shù)據(jù)的分析，其數(shù)據(jù)來源可能是企業(yè)數(shù)據(jù)也可能是企業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián) 網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合。從目前的趨勢來看，云計算是大數(shù)據(jù)的IT 根底，是大數(shù)據(jù)分析的支撐平臺， 以為 大數(shù)據(jù)分析提供更為靈活、迅速的部署方案，使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加精確。另一方面， 中小企業(yè)也可以通過云計算來實現(xiàn)屬于自己的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。大

3、數(shù)據(jù)技術(shù)本身也是云計算 寬的提高和云資源的建設(shè)，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴(kuò) p為了給大數(shù)據(jù)處理分析提供一個性能更高、可靠性更好的平臺，研究者基于 MapReduce 開 發(fā)了一個基于云計算環(huán)境的開源平臺 Hadoop 。Hadoop 是一個以 MapReduce 算法為分布式 在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)成為當(dāng)前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺，并被廣泛認(rèn)可和開發(fā)應(yīng)用。 基于 Hadoop，用戶可編寫處理海量數(shù)據(jù)的分布式并行程序，并將其運(yùn)行于由成百上千個節(jié) 點(diǎn)組成的大規(guī)模計算機(jī)集群上。4 實例分析 的價值。當(dāng)前傳統(tǒng)語音和短信業(yè)務(wù)量下滑，智能終端快速增長，移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)開展迅速， 大數(shù)據(jù)分析可以為運(yùn)營商帶來新的時機(jī)，幫助運(yùn)營商更好地轉(zhuǎn)型。本文數(shù)據(jù)分析樣本通過 Hadoop2.6.0 在 Ubuntu12.04 系統(tǒng)中模擬了一個大數(shù)據(jù)分析平臺來處理獲得的樣本。希望通 的大數(shù)據(jù)分析可以在數(shù)據(jù)分析上表達(dá)出良好的性能，為企業(yè)帶來更豐富更有效率的信息提取、分類，并從中獲益。5 結(jié)束語基于云計算的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為解決大數(shù)據(jù)