数据可视化架构设计,数据结构可视化

　　【大数据框架与实战】-数据集第一节数据从哪里来-利用本项目使用的结构化和非结构化数据结构表的特征提取数据分析金字塔第二节实战项目中选择工具和软件及数据表示的技术Kafka原始数据存储的技术- HadoopHDFS原始数据批处理的技术spark py spark SQL结果数据存储的技术-用于-

　　第一部分的数据从哪里来，如何在这个项目的数据平面上移动？现代生活中不可或缺的飞机运动是现代生活中不可或缺的一部分，很多飞行数据都是可以免费获取的。飞行数据集是有点“大”的数据集，每年大概有1-10个数据集。虽然比实际的大数据小一点，但是用计算机处理它们已经可以称之为“大”数据了。

　　美国95%的始发地飞行记录数据都可以从美国运输统计局官网免费下载。https://openflights.org/data.html

　　当您使用下载工具下载数据时，它看起来像这样。

　　CSV(commasplit)逗号分隔文件

　　结构化和非结构化数据3358 www.Sina.com/:自20世纪70年代以来，关系结构化数据已被广泛采用和使用。

　　严格的外部表约束数据，把数据分成多个表，链接起来，为以后有效查询做准备。这个过程就是OLTP，它简化了许多实际业务规则中的数据定义。3558 www.Sina.com/: 2010年之前，关系型数据仍然是存储和数据处理的首选，SQL也是处理这类数据的常用工具。然而，随着数据量的不断增加，以关系数据库为代表的数据处理的发展面临着技术瓶颈。很多IT系统完全局限在关系型数据处理，非结构化数据处理方兴未艾。有一个新词叫NoSQL。结构化数据

　　1.SQL造成的问题是这种单一数据处理方案的采用，而不是SQL语言本身的问题。我们认为

　　所有的数据处理方法都由SQL处理。当数据量大增时，SQL带来了性能瓶颈，成为整个行业的问题。在NoSQL没有并不意味着没有使用。不仅仅是SQL扩展了思维。

　　2.考虑到现代APP应用的兴起，尤其是图片、视频、嵌套信息等数据的增加，传统结构化模型的存储已经变得难以处理。我们开始使用Spark这样的工具来操作分布式系统中的步骤。另外，由于分布式系统可以组合多个系统硬件资源，所以几乎不需要考虑数据量和存储的限制，多核处理器3358 www . Sina 3358 www . Sina 3358 com/

　　表格的特征提取与表达在现代商业数据分析中，获得的数据大多是粗糙的、非结构化的，只有经过信息的清洗和规范化，才能称之为数据。把提取的信息作为一些行为，提供新的决策思路。非结构化数据只有“暴露在强光下”才能更好。在使用这些特征时，应使用可视化工具在提取后展示给外界。否则，它将保持免费。构建数据产品最难的是将提取的对象和特征限制在比想象中更小的产品上。因此，非结构化的文本数据首先可以用来提取特征，然后发展成结构化数据。特征在生成时必须以某种形式表达出来。否则，它不能用于实际的决策支持状态。做有特色的实体页面，让“客户”消化数据。不要试图用海量数据直接展示，而是不断完善这些数据，一步步组合起来，只会出现大量无用的中间数据。在将数据组织成有用信息的同时，我们可以利用这些信息揭示新的结论，并做出影响决策的预测。数据是残酷无情的。如果数据的信息挖掘不出来，那么再多的数据也是无用的数字垃圾。在这一轮实战项目中，我们将对表结构进行进化和优化，挖掘表结构的特征，学习数据挖掘的过程。攀登数据分析的金字塔

　　第二节实战项目中工具软件选型的数据收集技术——卡夫卡

　　原始数据存储技术hadoophdfshadoophdfs分布式存储方法，

　　Sparkpysparksparksqlspark，一种用于批量处理原始数据的技术，是这个项目的重点，数据处理部分由spark家族工具进行。

　　Python的处理不是跨机器的，全部为原生cpu处理。

　　结果数据存储技术mongodbeshdfs只将脏数据和干净数据放入MongoDB。如果Mongodb的性能不够，扩展机器可以提高性能。大量的数据在mysql上遇到了性能瓶颈，几乎别无选择，只能购买性能更高的服务器。

　　1台服务器2w，性能指数100。

　　5w，性能才120。

　　要求10w，性能才150。

　　技术框架3。显示结果数据的js

　　如何将最新数据纳入计划？是否要使用非结构化数据进行日常数据回填？

　　不用于测试。

　　不再显示这些软件的安装和初始连接。

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