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每天都有着大量的用户关注各类新闻，特别是随着各种网络通信技术的发展，网络应用的普及使得每时每刻都有着大量的人们通过网络进行各类新闻的搜索，产生海量的日志数据。过去使用单机的方式通过 MySQL数据库对这些数据进行存储，但是积累下来的用户日志数据量达到了一定的级别，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，就产生了海量数据的存储问题。如果使用网络文件系统对数据进行分开存储，那么就无法对大量的实时和离线数据进行分析处理，处理结果也无法以一种更加直观的方式进行展示。 为了解决海量新闻日志数据的存储问题，在新闻业务中得到实时的用户搜索内容的排行并进行可视化显示，得到公众关注的重点，从而达到针对用户关注的重点进行推送、广告的投放、及时消除不良的用户等目的。本文在对以上需求进行调研后，通过Flume日志收集系统对各个服务器中的日志文件进行读取合并，并将数据划分成离线流数据和实时流数据两条路线。离线数据通过Hadoop集群处理、存储，通过Hive完成离线数据处理和分析，并最终通过Hue实现对用户的可视化展示。实时流数据通过Kafka消息队列临时存储，并通过Spark流处理，最终将结果存放在 MySQL数据库中，通过Java程序获取，最终通过Echarts插件在前端对实时数据进行展示。 本文讲述了系统研究的背景、目的和意义。对系统所使用到的相关技术的原理进行了介绍；对系统进行了总体的需求分析并且按照系统实现的功能划分了相关模块；在进行了需求分析后，对系统进行了具体的硬件平台构建以及各个功能模块设计实现，最终完成对用户搜索日志数据的结构化处理和可视化展示。 最后对课题工作进行了总结，并分析了未来系统中可改进的地方。

强大的大数据分析功能，用于智能电网中的电价预测

大数据分析系统架构之探讨

大数据分析平台总体架构方案

Druid是一个为大型冷数据集上实时探索查询而设计的开源数据分析和存储系统，提供极具成本效益并且永远在线的实时数据摄取和任意数据处理，并且在面对代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到不测时能保持100%正常运行。EricTschetter本科就读于德克萨斯大学奥斯汀分校，在东京国立情报学研究所拿到了计算机科学的硕士学位。之后在硅谷，Eric加入了MarcAndreessen创办的社交网络平台公司Ning（这个名字取自中文“宁”的拼音）；后来Eric又加入了LinkedIn，参与了“PeopleYouMayKnow”产品；离开LinkedIn后，Eric成为了Metamarkets的第一位全职雇

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师） 理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM） 软件要求：Excel、SQL（必要）& SPSS Modeler、R、Python、SAS、Weka等（可选） 分析方法要求： 除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。 业务分析能力： 可以将业务目标转化为数据分析目标 熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设 针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息 通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析 结果展现能力： 报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。继而进行相关的数据分析 该项目主要分为以下几部分: 1:数据采集 主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python + BeautifulSoup + urllib进行数据采集 2:ETL预处理 3:数据分析 4:可视化 代码封装完好， 适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立

ZhihuTrend, 知乎大数据分析与热点生成。

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