大数据的算法

❶ 需要掌握哪些大数据算法

数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。
2、2、k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
3、支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
4、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
5、最大期望（EM）算法。在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
7、Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
8、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
9、Naive Bayes。在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。

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❷ 常用的大数据分析方法

1. Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

❸ 求一种大数据分析的算法

//群体数据的排序与查找 //1.直接插入排序的算法实现： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍历整个序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //将第i个元素插入到合适的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接选择排序的算法实现： void SelectSort(int arrForSort[],int nLength) { int min,temp, i,j; for(i=0;i<nLength-1;i++) { min=i; for(j=i+1;j<nLength;j++) //选出具有最小值的元素的下标标号 if(arrForSort[j]/第i个元素与具有最小值的元素进行交换 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的算法实现： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的过程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交换 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准备下一次起泡序列的长度 } } //4.希尔排序的算法实现： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //设置初始子序列的间隔 while(k>0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新设置子序列的间隔 } return; } //5.顺序查找的实现 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍历整个序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的算法实现 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //设置首末元素下标 top=nLength-1; while(bottom/取序列中间元素下标 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到该元素，返回其下标 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半个序列中继续查找 else bottom=mid+1; } return -1; }

❹ 算法和大数据算法哪个好

计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。

❺ 大数据分析的基本方法有哪些

1.可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. 数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. 预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. 语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. 数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

❻ 大数据算法 的原理是什么 是谁发明的 是怎么发明的

大数据是一个很广的概念
并没有大数据算法这种东西
大数据是指数据量激增以后面临的一系列难题和场景
具体到实际应用 那就要具体看了
你可能想问 原来一个算法 在大数据场景下 变成什么样了， 其实这是分布式算法的问题，很多时候都不是某个人发明 而是工程问题

❼ 大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

❽ 统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

以每24小时作为一份时间（而非自然日），根据用户的配置有两种工作模式：带状模式中，用户仅定义开始日期时，从开始日期（含）开始，每份时间1个分片地无限增加下去；环状模式中，用户定义了开始日期和结束日期时，以结束日期（含）和开始日期（含）之间的时间份数作为分片总数（分片数量固定），以类似取模的方式路由到这些分片里。

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的 sBeginDate 来确定起始时间
2. 读取用户在 rule.xml 配置的 sPartionDay 来确定每个 MySQL 分片承载多少天内的数据
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 dateFormat 来确定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 java 内部的时间类型
5. 然后求分片索引值与起始时间的差，除以 MySQL 分片承载的天数，确定所属分片

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的起始时间 sBeginDate、终止时间 sEndDate 和每个 MySQL 分片承载多少天数据 sPartionDay
2. 根据用户设置，建立起以 sBeginDate 开始，每 sPartionDay 天一个分片，直到 sEndDate 为止的一个环，把分片串联串联起来
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的日期类型
5. 然后求分片索引值与起始日期的差：如果分片索引值不早于 sBeginDate（哪怕晚于 sEndDate），就以 MySQL 分片承载的天数为模数，对分片索引值求模得到所属分片；如果分片索引值早于 sBeginDate，就会被放到 defaultNode 分片上

与MyCat的类似分片算法对比

中间件
DBLE
MyCat

分片算法种类 date 分区算法 按日期（天）分片
两种中间件的取模范围分片算法使用上无差别

开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基于用户指定的 dateFormat 来转换成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供带状模式和环状模式两种模式
【分片索引】3. 带状模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，理论上分片数量可以无限增长，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 环状模式以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的时间长度除以单个分片长度得到恒定的分片数量，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 无论哪种模式，分片索引字段的格式化字符串 dateFormat 由用户指定
【分片索引】6. 无论哪种模式，划分不是以日历时间为准，无法对应自然月和自然年，且会受闰秒问题影响

运维注意点
【扩容】1. 带状模式中，随着 sBeginDate 之后的数据出现，分片数量的增加无需再平衡
【扩容】2. 带状模式没有自动增添分片的能力，需要运维手工提前增加分片；如果路由策略计算出的分片并不存在时，会导致失败
【扩容】3. 环状模式中，如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间有重叠，需要进行部分数据迁移；如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间没有重叠，需要数据再平衡

配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 规范的字符串，用于告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置项】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串

【配置项】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串；配置了该项使用的是环状模式，若没有配置该项则使用的是带状模式

【配置项】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非负整数，该分片策略以 86400000 毫秒（24 小时整）作为一份，而 sPartionDay 告诉 DBLE 把每多少份放在同一个分片

【配置项】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 标签，非必须配置项，不配置该项的话，用户的分片索引值没落在 mapFile 定义

❾ 大数据常用算法有哪些

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