《大数据分析原理》课件.pptVIP

*********************用户画像分析收集用户数据从网站、应用程序、社交媒体等渠道收集用户数据。1数据清洗和预处理对用户数据进行清洗、转换和降维。2用户画像构建根据用户数据构建用户画像，比如人口统计特征、行为特征、兴趣爱好等。3应用用户画像将用户画像应用于精准营销、个性化推荐等场景。4关联规则挖掘数据准备对交易数据进行清洗和预处理，构建关联规则挖掘的输入数据集。频繁项集挖掘找出频繁出现的商品组合，比如经常一起购买的商品组合。关联规则生成根据频繁项集生成关联规则，比如购买A商品的用户也经常购买B商品。关联规则评估评估关联规则的置信度、支持度和提升度，筛选出有价值的关联规则。推荐系统内容推荐根据用户历史行为和兴趣爱好，推荐类似的内容。协同过滤根据用户的相似性，推荐其他用户喜欢的内容。基于知识的推荐根据用户和商品的特征，进行推荐。欺诈检测异常检测识别行为模式异常的用户或交易，比如频繁的账户登录失败、异常的消费行为等。关联规则挖掘发现欺诈行为的关联规则，比如在某个时间段内，特定商品经常被盗刷。机器学习模型训练机器学习模型，识别欺诈行为，比如支持向量机、随机森林等。流数据分析1数据采集实时采集数据，比如传感器数据、网络流量数据等。2数据处理对数据进行清洗、转换、聚合等操作，提取关键信息。3数据分析实时分析数据，识别趋势、模式和异常。4结果应用将分析结果应用于业务决策，比如实时风控、实时推荐等。Spark简介Spark是Apache软件基金会下的一个开源集群计算框架，它基于内存计算，提供快速、通用和通用的计算能力，可用于大数据分析、机器学习、流处理和图形处理。Spark的关键特点包括：内存计算：Spark在内存中执行计算，比HadoopMapReduce快得多。通用性：Spark可以用于各种数据分析任务，包括批处理、流处理、机器学习、图形处理和SQL查询。易用性：Spark提供了简单易用的API，方便用户使用。可扩展性：Spark可以轻松扩展到多个节点，以处理海量数据。Spark数据结构1RDD(弹性分布式数据集)Spark中的基本数据结构，表示一个不可变的、分布式的、可并行的元素集合。2DataFrame基于RDD的更高级数据结构，类似于关系型数据库中的表，可以进行结构化操作。3Dataset在DataFrame基础上添加了类型安全性和代码生成功能，进一步提高了Spark的性能和易用性。Spark编程模型Transformation(转换)创建新的RDD或DataFrame，不会立即执行计算。Action(动作)触发RDD或DataFrame的计算，并返回结果。Spark应用案例机器学习Spark的MLlib库提供了丰富的机器学习算法，可以用于分类、回归、聚类、推荐等任务。实时流处理SparkStreaming可以实时处理数据流，用于实时分析、实时监控等场景。数据分析SparkSQL可以使用SQL语句查询数据，并进行数据分析。Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源软件框架，用于分布式存储和处理海量数据。Hadoop具有以下特点：分布式存储：Hadoop使用HDFS(HadoopDistributedFileSystem)将数据存储在多个节点上，以实现高容错性和高可用性。分布式计算：Hadoop使用MapReduce编程模型将计算任务分配到多个节点上，以实现并行处理。可扩展性：Hadoop可以轻松扩展到多个节点，以处理海量数据。可靠性：Hadoop使用容错机制，确保数据和计算的可靠性。HDFS架构1NameNode管理文件系统命名空间，负责元数据的存储和管理。2DataNode存储实际的数据块，负责数据的读写操作。3SecondaryNameNode定期从NameNode备份元数据，用于恢复NameNode。YARN资源调度ResourceManager负责管理集群资源，将资源分配给各个应用程序。1NodeManager管理每个节点的资源，执行应用程序的计算任务。2ApplicationMaster每个应用程序的管理者，负责调度和监控应用程序的执行。3MapReduce编程模型1Map阶段将输入数据分割成多个数据块，并对每个数据块进行处理，生成中间结果。2Shuffle阶段对中间结果进行排序和分组，准备进入Reduce阶段。3