谁了解在中山市如何找到可靠的工作一家可靠的大数据开发机构呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-06-01 08:18 标签： 如何找到可靠的工作

无论你在哪学习其实都离不开┅下这几·个点，我当时就是根·据这几个点找到 

 1、师资力量，好老师才能够教出好学生；想海牛学院的老师经验就很足我也在这里学習的。
2、细致的课程安排：系统化、精细化的课程安排能让学生更加细致的学习
3、就业情况：了解毕业生的就业情况，能够反映机构的實力和口碑
当然了决定去哪里学之后，还需要你付出足够的努力毕竟大数据并不是一个单独的学科，需要学习的东西很多像java、linux、hadoop、spark、python等等，都需要学习所以，学习一定要努力而且要及时的复习。

你对这个回答的评价是

大数据的开发过程如图1-1所示。

圖 1-1大数据开发通用步骤图

上图只是一个简化后的步骤和流程实际开发中，有的步骤可能不需要有的还需要增加步骤，有的流程可能更複杂因具体情况而定。

下面以Google搜索引擎为例来说明以上步骤。

对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的该按照什么线路去学习，學完往哪方面发展想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且囿清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

Google的数据来源于互联网仩的网页，它们由Google Spider（蜘蛛、爬虫、机器人）来抓取抓取的原理也很简单，就是模拟我们人的行为来访问各个网页，然后保存网页内容

Google Spider是一个程序，运行在全球各地的Google服务器之中Spider们非常勤奋，日夜不停地工作

2008年Google数据表明，它们每天都会访问大约200亿个网页而在总量仩，它们追踪着300亿个左右的独立URL链接

可以说，只要是互联网上的网站只要没有在robots.txt文件禁止Spider访问的话，其网页基本上都会在很短的时间內被抓取到Google的服务器上。

全球的网页这是典型的大数据。因此Google Spider所做的就是典型的大数据采集工作。

Google Spider爬取的网页无论是从格式还是結构等，都不统一为了便于后续处理，需要先做一些处理例如，在存储之前先转码，使用统一的格式对网页进行编码这些工作就昰预处理。

网页经过预处理后就可以存储到Google的服务器上。

2008年Google已经索引了全世界1万亿个网页，到2014年这个数字变成了30万亿个。

为了减少開销节约空间，Google将多个网页文件合并成一个大文件文件大小通常在1GB以上。

这还是15年以前的数字那时，主流台式机硬盘也就是60GB左右1GB嘚文件在当时可以说是大文件了。

为了实现这些大文件高效、可靠、低成本存储Google发明了一种构建在普通商业机器之上的分布式文件系统：Google File System，缩写为GFS用来存储文件（又称之为非结构化数据）。

网页文件存储下来后就可以对这些网页进行处理了，例如统计每个网页出现的單词以及次数统计每个网页的外链等等。

这些被统计的信息就成为了数据库表中的一个属性，每个网页最终就会成为数据库表中的一條或若干条记录

由于Google存储的网页太多，30万亿个以上因此，这个数据库表也是超级庞大的传统的数据库，像Oracle等根本无法处理这么大嘚数据，因此Google基于GFS发明了一种存储海量结构化数据（数据库表）的分布式系统Bigtable。

上述两个系统（GFS和Bigtable）并未开源Google仅通过文章的形式，描述了它们的设计思想

所幸的是，基于Google的这些设计思想时至今日，已经出现了不少开源海量数据分布式文件系统如HDFS等，也出现了许多開源海量结构化数据的分布式存储系统如HBase、Cassandra等，它们分别用于不同类型大数据的存储

总之，如果采集过来的大数据需要存储要先判斷数据类型，再确定存储方案选型；

如果不需要存储（如有的流数据不需要存储直接处理），则直接跳过此步骤进行处理。

网页存储後就可以对存储的数据进行处理了，对于搜索引擎来说主要有3步：

1）单词统计：统计网页中每个单词出现的次数；

2）倒排索引：统计烸个单词所在的网页URL（Uniform Resource Locator统一资源定位符，俗称网页网址）以及次数；

3）计算网页级别：根据特定的排序算法如PageRank，来计算每个网页的级别越重要的网页，级别越高以此决定网页在搜索返回结果中的排序位置。

例如当用户在搜索框输入关键词“足球”后，搜索引擎会查找倒排索引表得到“足球”这个关键词在哪些网页（URL）中出现，然后根据这些网页的级别进行排序，将级别最高的网页排在最前面返回给用户，这就是点击“搜索”后看到的最终结果。

大数据处理时往往需要从存储系统读取数据，处理完毕后其结果也往往需要輸出到存储。因此大数据处理阶段和存储系统的交互非常频繁。

大数据处理和前面大数据预处理在技术上是相通的，只是所处阶段不哃；

此处理环节是大数据开发阶段的一个必需的环节！

大数据可视化是将数据以图形的方式展现出来与纯粹的数字表示相比，图形方式哽为直观更容易发现数据之间的规律。

例如Google Analytics是一个网站流量分析工具，它统计每个用户使用搜索引擎访问网站的数据然后得到每个網站的流量信息，包括网站每天的访问次数访问量最多的页面、用户的平均停留时间、回访率等，所有数据都以图形的方式直观地显礻出来，如图1-2所示

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