
CDA数据分析师俱乐部从2013年3月开始成功举办了很多次线下聚会讨论,积累了丰富的经验,基于大数据狂潮和数据分析业务的发展,现在我们改变聚会的形式和时间,将以CDA数据分析师驿站的形式,在每周六(18:30-20:30无特殊情况时间不变)邀您与大家围在一起,喝喝咖啡,谈谈合作,听听大数据牛人的真知灼见 。会员也可以发言和主题分享,只需要提前告知申请,并准备简单的ppt!
10月17日,CDA俱乐部线下活动回顾
主题:Hadoop从部署到应用
俱乐部特邀嘉宾:曹正凤老师
一、先用几分钟聊了下大数据现状。
二、转为Hadoop的安装与部署
1.配置单机分布,
2.进而布置成伪分布
3.最后搭建集群分布的流程和编程(一连串代码就不写了。。)
三、最后讲到大数据的实际应用,主要有以下几点:
1.大数据提升预测准确性,
2.精准营销,整合营销,联合营销。 并以 谷歌、耐克等企业为例。
俱乐部特邀嘉宾:孙增辉老师。
从企业需求、技术实现等角度,讲解MapReduce、spark、storm三种分布式的优缺点。区别与联系。在运行海量数据时,公司主要有两种解决方式,一个是用大型计算机(两千万左右),二是采用分布式(价格便宜),所以在大部分企业中都是用分布式运行处理海量数据。Hadoop和spark的衔接,storm的性能优势及成本劣势。最后详细的讲解了三种软件在企业中应用的流程。
针对两位嘉宾的发言,其他会员进行了半个小时的提问,针对会员的各种问题,两位老师都一一解答。主要有一下几点:
1.现在企业中用的是 商业Hadoop还是免费版本的, 因为免费版本的要自己写程序,而上夜班的只要点点按钮就可以了,这对要不要学习Hadoop,很迷茫。
因为商业的Hadoop的费用是很贵的,并且和企业的具体需求匹配度等问题,现在大部分企业都是使用免费版本的,例如 阿里 百度, 他们都是自定义开发Hadoop的。
2.我现在搭建过单机分布,想在想要研究Hadoop的维护方向,老师有何建议?
如果你只是搭建过单机,对Hadoop的整体运行流程和应用都不了解,那还是从基本学起。现在维护方面有需求,但是没有形成规模,并且Hadoop更新太快了, 做维护研究,会贬值的,就是你学会了2.版本的维护,Hadoop的3.版本就上线了,那你就要从新学起
3.就想您说的Hadoop更新太快,那我们现在学习这些有用吗?会不会刚学习完,就更新了,还要重新学起?
Hadoop更新是很快,但主要从内存等方面更新, 代码原理是不会改变的, 所以把代码学会,就不怕Hadoop更新的快与慢了,但对Hadoop更新的特点要了解清楚
当投入到一件事情后,时间就会过得很快。不知不觉两个半小时已经过去,会员们还在积极讨论,但时间已经很晚了,不得不结束本次活动。相信会员们都收获了一定的知识或者想法,但还没有尽兴,我们创建了微信群,以便后期交流。后续俱乐部互动会持续展开。希望大家多多参与交流
期待下一期活动:《数据分析案例集》新书试读会:http://bbs.pinggu.org/thread-3932529-1-1.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29