大数据学习路线(自己制定,从零开始)

本文详述了Hadoop生态系统的关键组件,包括YARN、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper等,以及Cloudera的增强与贡献。涵盖了实时流处理系统Storm、机器学习库Mahout、Spark及其组件,如SparkSQL、SparkStreaming和SparkMLlib。同时,介绍了Python、R在数据分析中的应用,以及云计算平台如Docker和OpenStack。

  

 

  yarn:可以理解为MapReduce的协调机制,本质就是Hadoop的处理分析机制,分为ResourceManagerNodeManager。

  MapReduce:软件框架,编写程序。

  Hive:数据仓库可以用SQL查询,可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志,不应用于实时查询,需要很长时间返回结果。

  HBase:数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析

  ZooKeeper:针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现,例如多个NameNode,activestandby切换。

  Sqoop:数据库相互转移,关系型数据库和HDFS相互转移

  Mahout:可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘,聚集,分类,频繁项集挖掘。

  Chukwa:开源收集系统,监视大型分布式系统,建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。

  Ambari:用于配置、管理和监视Hadoop集群,基于Web,界面友好。

  二、Cloudera

  ClouderaManager:管理监控诊断集成

  ClouderaCDH:(Cloudera'sDistribution,includingApacheHadoop)Cloudera对Hadoop做了相应的改变,发行版本称为CDH。

  ClouderaFlume:日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用来收集数据。

  ClouderaImpala:对存储在ApacheHadoop的HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL。

  Clouderahue:web管理器,包括hueui,huiserver,huidb。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口,可以在hue编写mr。

  三、机器学习/R

  R:用于统计分析、绘图的语言和操作环境,目前有Hadoop-R

  mahout:提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等,且可通过Hadoop扩展到云中。

  四、storm

  Storm:分布式,容错的实时流式计算系统,可以用作实时分析,在线机器学习,信息流处理,连续性计算,分布式RPC,实时处理消息并更新数据库。

  Kafka:高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据(浏览,搜索等)。相对Hadoop的日志数据和离线分析,可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理

  Redis:由c语言编写,支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。

  五、Spark

  Scala:一种类似java的完全面向对象的编程语言。

  Spark:Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架,除了Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中,从而不需要读写HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作,用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。

  Spark SQL:

  Spark Streaming:一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。

  Spark MLlib:MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库,目前(2014.05)支持二元分类,回归,聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库,jblas本身以来远程的Fortran程序。

  Spark GraphX:GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API,可以在Spark之上提供一站式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。

  jblas:一个快速的线性代数库(JAVA)。基于BLAS与LAPACK,矩阵计算实际的行业标准,并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现,使其非常快。

  Fortran:最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域。

  BLAS:基础线性代数子程序库,拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。

  LAPACK:著名的公开软件,包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题,如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。

  ATLAS:BLAS线性算法库的优化版本。

  Spark Python:Spark是由scala语言编写的,但是为了推广和兼容,提供了java和python接口。

  六、Python

  Python:一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。

  七、云计算平台

  Docker:开源的应用容器引擎

  kvm:(Keyboard Video Mouse)

  openstack: 开源的云计算管理平台项目

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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