yczws1的专栏

1、在启动fluentd 的时候，进入到fluent.conf 目录下，执行fluentd -c fluent.conf 如果启动失败，出现error   大概问题有： （1）unexpected error error="Address already in use - bind(2)"  说明你fluentd  可能已经启动起来了。很多时候都是因为你已经启动了fluent 在不知道

Thinking in BigData（三）大数据运作机理与趋势 2013年12月5-6日,在北京召开的，中国大数据技术大会。从一开始，这个名词似乎已经预示着，这将是再一次将大数据的影响力进一步拉大。集结上百名国内外技术专家，在一起谈到它带给我们的价值。在这里，我们不去过多的探讨，会议将会对14年大数据的转型带来什么风向标，但有一点必须肯定，一年的疯狂乱抄过后，必是开始技术实施的阶段。这也就是，为什么印刷时代经历了几百年的积累，在工业革命只需要几十年的技术革新，再到如今的互联网、移动互联网时代，

我们的定位，是将传统数据挖掘的数据转移到达数据平台上去处理，去节省时间，节省资源。但问题是，当我们没有这么大的数据，或我们又这么大数据，我们应该从哪一步入手。这就是我们接下来的几篇博客，要探讨的问题。也是大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？ 作为初学者的概念梳理是很有必要的。如果是大牛，这些博客就略过吧。

数据挖掘与统计学之间的区别，我在上面的一篇博客中细细谈到过，这里不多赘述。实际上，所有的数据挖掘技术都是以概率论和统计学为基础的。 下面我们将探讨如何用模型来表示简单的、描述性的统计数据。如果我们可以描述所要找的事物，那么想要找到它就会变得很容易。这就是相似度模型的来历——某事物与所要寻找的事物越相似，其得分就越高。 主要介绍：相似度模型、表查询模型、RFM、朴素贝叶斯模型、线性回归、多元回归、逻辑回归分析等模型

基于大数据hadoop集群下离线数据存储和挖掘分析架构： 可以分为五个层次：1、数据存储层；2、集群架构层；3、分布式计算引擎层；4、算法合成层；5、数据可视化层；五个层次，组成了，如何把基于传统数据挖掘过程，移植到Hadoop集群中。还有重要的一点，说了这么多废话，其实就是为了引出，基于传统离线数据存储和挖掘架构图。这是为我们自己接下来的工作梳理好要做的内容，提供方向。 在五个核心的范畴中，没有过多的涉及细节，只是提供方案，提供方向。

大数据时代的思维变革 A Revolution That Will Transform How WeLive, Work, and Think. 不期而遇的一本《大数据时代》将我引进大数据的领域。这个浪里淘沙的时代，我们都站在这个时代改革的前沿，而作为互联网最具爆发力的一种媒介，它给我传递着什么资讯？如果说我们错过了2000左右的互联网浪潮，错过电商竞争的时代，但我们赶上了云计算和大数据的兴起，这将是一次难得的转型与立足机会。而它的到来，会给我们带来什么转变？

纯干货：通过WourdCount程序示例：详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程。 在上篇博客中简单给出了Shuffle的概念，稍提了一下split，但没有谈block。在了解Shuffle之间我们要先了解一下block与split。Shuffle给出的定义是copy，copy一片数据，这里的一片数据你可以理解成一个split数据。但数据上传到HDFS中，数据被分块，被分成一个个的block块，这就引出了什么是block，什

如果你决定花点时间去读这篇文章了，请大家仔细读一下，因为每一个点，我们都在上面耽误了一些时间，梳理一下，大家如果遇到相应的问题，也算给大家提供了一个解决方案。前言 在寒假前的一段时间，开始调研Hadoop2.2.0搭建过程,当时苦于没有机器，只是在3台笔记本上，简单跑通一些数据。一转眼一两个月过去了，有些东西对已经忘了。现在学校这边实验室申请下来了，分了10台机器（4G+500G），这足够我们玩的了。开始搭建Hadoop2.2.0分布式集群，也趁着这个机会把整个流程梳理一下。在很多博客中有关于

Hadoop2.2.0+HA+zookeeper3.4.5+体系结构+错误处理 心血之作，在熟悉hadoop2架构的过程耽误了太长时间，在搭建环境过程遇到一些问题，这些问题一直卡在那儿，不得以解决，耽误了时间。最后，千寻万寻，把问题解决，多谢在过程提供帮助的大侠。这篇文章中，我也会把自己遇到的问题给列出来，帮助后来者进一步的学习。这篇文章结合自己实际测试过程，花费太多心血整理。转载注明出处：

这篇文章，主要是针对zookeeper和hadoop集群的整体测试，以及自己在实际过程遇到的问题和解决思路。 整个过程是，痛苦、无奈和纠结的。伴随着N多夜晚。总结的过程就超过10个小时。还有很多问题都没有写完，后续会继续跟近，也欢迎与读者讨论交谈。 读者有益，写着有劳。关爱身边每一个人，热爱身体，珍惜生命，且行且珍惜。

数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇博客继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据挖掘的目的就是找到更多类似的客户，以提高未来活动的响应。这构造有指导的数据挖掘模型的过程中，首先要定义模型的结构和目标。二、增加响应建模。三、

大数据之“大”的来源与价值 在上篇博客中,我们仅仅是从一个简单的利用案例，谈到了大数据的机理和趋势。但我们更多的人，还是对大数据模糊。究竟多少算是“大”？大数据究竟来源于哪些产业？大数据在哪些公司应用更广泛？大数据的价值是什么？大数据阻碍了哪些商业的发展？又究竟给哪些产业带来新的活力？ 大数据的兴起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术基础之上发展起来的。而AI、ML又是在为DM服务。致使在整个过程形成了：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。所

Thinking in BigDate 前序　　谁也无法说服他人改变，因为我们每一个人都守着一扇只能从内开启的改变之门，不论动之以情或说之以理，我们都不能替别人开门。　——弗格森　　BigDate这一名词,第一次蹦出脑袋应该是13年3月份，一次地铁悄然而遇。自此11个月之后至今，它可能俨然成为这个时代阶段性的代言词。也在你的思维与轨迹中产生深远的影响，以至于你的生活与生存方式也将为此改变。这之中，它蕴含着什么信息、又蕴含着什么。乃至整个圈子都在讨论，都在揣测，它到底是什么？到底带来的什么？

关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层。关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方

知识图谱技术的演进简述　　　　“图谱”是指进过系统编辑并根据实物描述或摄制的图，是研究某一学科所用的资料。“图谱”中的“图”指的是地图，“谱”指系统，图与谱合一则是空间与时间动态变化的统一表述。图谱主要表现事物和现象的形态结构、成因机制、组成物质、动态变化等综合性、复杂性规律，往往以系列图的形式表示时空动态变化[12]。　　知识图谱，也被称为科学知识图谱、知识域可视化或

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id f

数据挖掘与统计学之间的区别，我在上面的一篇博客中细细谈到过，这里不多赘述。实际上，所有的数据挖掘技术都是以概率论和统计学为基础的。 下面我们将探讨如何用模型来表示简单的、描述性的统计数据。如果我们可以描述所要找的事物，那么想要找到它就会变得很容易。这就是相似度模型的来历——某事物与所要寻找的事物越相似，其得分就越高。 主要介绍：相似度模型、表查询模型、RFM、朴素贝叶斯模型、线性回归、多元回归、逻辑回归分析等模型

原文章来自于《Statistics and Data Mining: Intersecting Disciplines》作者：David J. Hand文章中指出统计学与数据挖掘的区别。开始认识它们，开始了解大数据处理的最基本的技术概念吧。 说明：前段时间这篇文章，对于数据挖掘工作者来所，很有价值的一篇文章，但是翻译的很拗口。希望通过自己的语言总结一下，可以把一些概念理清。如有错误， 后会继续完善。 今天回来，在原来的文章中，添加了一些数据挖掘方面的概念。

为什么，传统关系型数据库开始遇到瓶颈，哪些瓶颈？为什么数据增多，会伴随着非结构性数据的的增多?什么是非结构性数据？NoSql是什么？支持NoSql数据的数据库有哪些？NoSql数据库与关系型数据库的区别？NoSql挑战是什么？为何它会引起关注？什么样的人更应该关注NoSql？等等。 大致介绍了三种不同风格的面向聚合的数据模型。三者共同点：集群上运行，聚合是中心环节，因为数据库必须保证将聚合内的数据存放在同一个节点上。聚合是“更新”操作的最小数据单位，对事务控制来说，以聚合为操作单元。

纯干货：Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解。 通过这一阶段的调研总结，对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍。基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。从体系架构到数据定义到数据存储再到数据处理，从宏观到微观的系统介绍，为Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理打下基础。

接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。核心技术：架构挑战、分析技术、存储、解决方案、大数据与云计算、大数据平台架构、大数据技术之数据采集ETL； 在这里涉及到ETL中，我们只要有一个清晰的认识，它不是想象中的简单一蹴而就，在实际的过程，你可以会遇到各种各样的问题，甚至是沟通的问题。在给它定义到占据整个数据挖掘或分析的过程中50%-70%是不足为过的。后期项目涉及ETL过程，会

数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇博客继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据挖掘的目的就是找到更多类似的客户，以提高未来活动的响应。这构造有指导的数据挖掘模型的过程中，首先要定义模型的结构和目标。二、增加响应建模。三、

本篇博客主要是想通过一个简单的Wordcount程序，来认识Hadoop，并深入了解MapReduce的详细过程。在Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 文中我们已经很大概梳理一下，Hadoop内部集群架构，并对MapReduce也有初步的了解，这里我们以WourdCount程序来深入的探讨MapReduce的过程。 通过对WourdCount的介绍示例，总结Map、Reduce的整个过程。大致把整个