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本文深入探讨了大数据的概念及其特征,介绍了大数据分析的五大方面,并详细解释了分布式计算、服务器集群及主流分布式计算系统Hadoop、Spark和Storm的工作原理和技术特点。

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大数据(Big Data)

大数据,官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集无法用传统的数据库进行存储,管理和处理。大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V。

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别。而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字、符号等数据),还包括非结构化数据(如文本、图像、声音、视频等数据)。这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中。这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中。这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来分析得出真实的结果。

大数据分析(Big Data Analysis)

大数据,表面上看就是大量复杂的数据,这些数据本身的价值并不高,但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后,却能从中提炼出很有价值的信息。对大数据的分析,主要分为五个方面:可视化分析(Analytic Visualization)、数据挖掘算法(Date Mining Algorithms)、预测性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)、语义引擎(Semantic Engines)和数据质量管理(Data Quality Management)。

可视化分析是普通消费者常常可以见到的一种大数据分析结果的表现形式,比如说百度制作的“百度地图春节人口迁徙大数据”就是典型的案例之一。可视化分析将大量复杂的数据自动转化成直观形象的图表,使其能够更加容易的被普通消费者所接受和理解。

数据挖掘算法是大数据分析的理论核心,其本质是一组根据算法事先定义好的数学公式,将收集到的数据作为参数变量带入其中,从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息。著名的“啤酒和尿布”的故事就是数据挖掘算法的经典案例。沃尔玛通过对啤酒和尿布购买数据的分析,挖掘出以前未知的两者间的联系,并利用这种联系,提升了商品的销量。亚马逊的推荐引擎和谷歌的广告系统都大量使用了数据挖掘算法。

预测性分析能力是大数据分析最重要的应用领域。从大量复杂的数据中挖掘出规律,建立起科学的事件模型,通过将新的数据带入模型,就可以预测未来的事件走向。预测性分析能力常常被应用在金融分析和科学研究领域,用于股票预测或气象预测等。

语义引擎是机器学习的成果之一。过去,计算机对用户输入内容的理解仅仅停留在字符阶段,不能很好的理解输入内容的意思,因此常常不能准确的了解用户的需求。通过对大量复杂的数据进行分析,让计算机从中自我学习,可以使计算机能够尽量精确的了解用户输入内容的意思,从而把握住用户的需求,提供更好的用户体验。苹果的Siri和谷歌的Google Now都采用了语义引擎。

数据质量管理是大数据在企业领域的重要应用。为了保证大数据分析结果的准确性,需要将大数据中不真实的数据剔除掉,保留最准确的数据。这就需要建立有效的数据质量管理系统,分析收集到的大量复杂的数据,挑选出真实有效的数据。

分布式计算(Distributed Computing)

对于如何处理大数据,计算机科学界有两大方向:第一个方向是集中式计算,就是通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的计算能力,从而提高处理数据的速度。第二个方向是分布式计算,就是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统,然后将需要处理的大量数据分散成多个部分,交由分散系统内的计算机组同时计算,最后将这些计算结果合并得到最终的结果。尽管分散系统内的单个计算机的计算能力不强,但是由于每个计算机只计算一部分数据,而且是多台计算机同时计算,所以就分散系统而言,处理数据的速度会远高于单个计算机。

过去,分布式计算理论比较复杂,技术实现比较困难,因此在处理大数据方面,集中式计算一直是主流解决方案。IBM的大型机就是集中式计算的典型硬件,很多银行和政府机构都用它处理大数据。不过,对于当时的互联网公司来说,IBM的大型机的价格过于昂贵。因此,互联网公司的把研究方向放在了可以使用在廉价计算机上的分布式计算上。

服务器集群(Server Cluster)

服务器集群是一种提升服务器整体计算能力的解决方案。它是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布式系统。服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此,从外部看,这群服务器表现为一台虚拟的服务器,对外提供统一的服务。

尽管单台服务器的运算能力有限,但是将成百上千的服务器组成服务器集群后,整个系统就具备了强大的运算能力,可以支持大数据分析的运算负荷。Google,Amazon,阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到了5000台服务器的规模。

大数据的技术基础:MapReduce、Google File System和BigTable

2003年到2004年间,Google发表了MapReduce、GFS(Google File System)和BigTable三篇技术论文,提出了一套全新的分布式计算理论。

MapReduce是分布式计算框架,GFS(Google File System)是分布式文件系统,BigTable是基于Google File System的数据存储系统,这三大组件组成了Google的分布式计算模型。

Google的分布式计算模型相比于传统的分布式计算模型有三大优势:首先,它简化了传统的分布式计算理论,降低了技术实现的难度,可以进行实际的应用。其次,它可以应用在廉价的计算设备上,只需增加计算设备的数量就可以提升整体的计算能力,应用成本十分低廉。最后,它被Google应用在Google的计算中心,取得了很好的效果,有了实际应用的证明。

后来,各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分布式计算系统,Google的这三篇论文也就成为了大数据时代的技术核心。

主流的三大分布式计算系统:Hadoop,Spark和Storm

由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现,所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理,搭建自己的分布式计算系统。

Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来,Hadoop被贡献给了Apache基金会,成为了Apache基金会的开源项目。Doug Cutting也成为Apache基金会的主席,主持Hadoop的开发工作。

Hadoop采用MapReduce分布式计算框架,并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同,但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。

不过,Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo,Facebook,Amazon以及国内的百度,阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。

Spark也是Apache基金会的开源项目,它由加州大学伯克利分校的实验室开发,是另外一种重要的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于,Hadoop使用硬盘来存储数据,而Spark使用内存来存储数据,因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。但是,由于内存断电后会丢失数据,Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

Storm是Twitter主推的分布式计算系统,它由BackType团队开发,是Apache基金会的孵化项目。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性,可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。

Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

<think>好的,我现在需要帮用户解决在安装xgboost和lightgbm时出现的“Fatal error in launcher: Unable to create process using python.exe pip.exe install xgboost lightgbm”问题。用户之前已经询问过如何安装这两个包,我给出了使用pip镜像源安装的方法,但现在遇到了这个错误。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容,特别是引用[3],其中提到解决办法是使用python -m pip install或者升级pip。引用[1]、[2]、[4]也提到了类似的错误,可能与路径或虚拟环境有关。 用户的错误信息显示无法创建进程,这可能是因为pip的路径问题,或者pip版本过旧。根据引用中的解决方案,我应该建议用户使用python -m pip install来绕过直接调用pip.exe,或者升级pip。此外,用户可能在虚拟环境中遇到了路径错误,特别是如果虚拟环境被移动过的话,可能需要重新安装pip。 另外,用户提到安装xgboost和lightgbm,这两个库可能需要C++编译环境,尤其是LightGBM,所以可能需要安装Visual Studio Build Tools或者使用conda安装预编译版本。但用户当前的错误是关于pip的launcher问题,所以可能先解决pip的问题,再处理依赖。 需要分步骤给出解决方案,首先解决pip的launcher错误,然后确保安装命令正确,最后处理可能的依赖问题。同时,考虑到用户之前可能配置了虚拟环境,需要提醒检查虚拟环境是否正常激活,或者是否存在路径问题。 可能还需要建议用户检查Python环境变量是否正确,或者尝试重新安装pip。另外,如果用户迁移了虚拟环境,可能需要重新创建虚拟环境,而不是直接移动,因为路径变化会导致脚本中的绝对路径失效。 总结步骤应该是: 1. 使用python -m pip install命令代替pip install。 2. 升级pip到最新版本。 3. 检查虚拟环境是否正确配置,必要时重建。 4. 确保系统路径中没有冲突的Python安装。 5. 使用conda安装作为备选方案。 6. 安装必要的C++编译工具(如果问题解决后安装仍失败的话)。 需要确保回答结构清晰,分点列出解决方案,并引用提供的参考资料,特别是引用[3]中的方法。同时,保持语言简洁,步骤明确,便于用户操作。</think>#### 解决方案:Fatal error in launcher问题的针对性修复 根据报错特征和引用[^3][^4]的解决方案,此错误通常由**Python环境路径冲突**或**pip版本不兼容**引起。以下是具体解决步骤: --- #### 一、核心修复方法 **方法1:使用模块调用方式安装** 直接通过`python -m pip`绕过pip.exe的路径调用问题: ```bash # 安装XGBoost python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ xgboost # 安装LightGBM python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ lightgbm ``` 此方法强制使用当前Python解释器执行pip模块,规避路径解析错误[^3]。 --- **方法2:升级pip工具** 旧版本pip可能导致环境路径解析异常: ```bash # 先升级pip自身 python -m pip install --user --upgrade pip # 再次尝试安装 python -m pip install xgboost lightgbm ``` 升级后pip会修复部分环境兼容性问题[^3]。 --- #### 二、虚拟环境特殊处理(若适用) 若问题出现在虚拟环境中(如引用[^4]描述的迁移环境场景): 1. **删除旧虚拟环境**中`Scripts/pip.exe`等文件(路径冲突根源) 2. **重建虚拟环境**并重新安装: ```bash # 创建新环境(示例路径) python -m venv D:\new_venv # 激活环境 D:\new_venv\Scripts\activate # 重新安装pip及库 python -m pip install --upgrade pip python -m pip install xgboost lightgbm ``` --- #### 三、系统级路径清理 1. 检查环境变量`PATH`中是否存在**多个Python路径**,删除冗余项 2. 通过`where pip`命令(Windows)或`which pip`命令(Linux/Mac)确认实际调用的pip路径是否与当前Python环境匹配 --- #### 四、备选方案:使用Conda安装 若pip问题持续存在,可通过Anaconda安装预编译版本(无需处理C++依赖): ```bash # 安装XGBoost conda install -c conda-forge xgboost # 安装LightGBM conda install -c conda-forge lightgbm ``` 此方法可规避pip环境问题[^3]。 --- #### 五、依赖环境补充(仅限原生安装) 若需从源码编译安装,需确保已安装: - Windows: [Microsoft Visual C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/) - Linux/Mac: `gcc`/`clang`及`cmake`(通过系统包管理器安装) --- ### 关键问题排查流程图 ```mermaid graph TD A[报错Fatal error in launcher] --> B{是否使用虚拟环境?} B -->|是| C[重建虚拟环境] B -->|否| D[检查PATH环境变量] C --> E[使用python -m pip安装] D --> E E --> F{是否成功?} F -->|否| G[升级pip工具] G --> E F -->|是| H[完成安装] ``` ### 常见问题补充 - **报错仍存在**:尝试完全卸载Python后重新安装,并勾选`Add Python to PATH`选项 - **权限问题**:在命令前添加`sudo`(Linux/Mac)或以管理员身份运行CMD/PowerShell(Windows) ---
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