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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了手機導航一般是用在線導航準確還是離線導航準確的相關知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關注和收藏網(wǎng)址哦！
手機導航一般是用在線導航準確還是離線導航準確？
的準確性與在線導航或離線導航無關。精度是一樣的。不同的是，線上導航可以有實時路況(需要交通)，線下導航可以沒有實時路況(不需要交通)。大數(shù)據(jù)的框架主要學習和使用什么呢？
什么是的大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)，IT行業(yè)術語，指的是可以 傳統(tǒng)的軟件工具在一定的時間范圍內(nèi)是無法捕捉、管理和處理的。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。
Victor Mayer-scho《大數(shù)據(jù)時代》的大數(shù)據(jù)》是指所有數(shù)據(jù)都用于分析和處理，而不是隨機分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。大數(shù)據(jù)的5V特征(IBM提出):體量(大數(shù)量)、速度(高速度)、多樣性(多樣性)、價值(低價值密度)、準確性(真實性)。
大數(shù)據(jù)開發(fā)學習路線:第一階段:Hadoop生態(tài)架構技術1。語言基礎Java:可以了解并練習Java虛擬機的內(nèi)存管理，以及多線程、線程池、設計模式、并行化，不需要深入掌握。Linux:系統(tǒng)安裝、基本命令、網(wǎng)絡配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉度等。Python:基礎語法、數(shù)據(jù)結構、函數(shù)、條件判斷、循環(huán)等基礎知識。2.環(huán)境的準備。這里 如何建立一個完全分布式的windows計算機，有1個主機和2個從機。虛擬機，Linux系統(tǒng)(Centos6.5)，Hadoop安裝包，Hadoop全分布式集群環(huán)境都在這里準備好了。3.MapReduceMapReduce分布式離線計算框架是Hadoop的核心編程模型。4.HDFS1.0/2.0HDFS可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。5.Yarn(Hadoop2.0)Yarn是一個資源調(diào)度平臺，主要負責給任務分配資源。6.HiveHive是一個數(shù)據(jù)倉庫，所有數(shù)據(jù)都存儲在HDFS上。Hive主要用來寫Hql。7.SparkSpark是一個快速通用的計算引擎，專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計。8.SparkStreamingSpark Streaming是一個實時處理框架，數(shù)據(jù)是逐批處理的。9.SparkHiveSpark是Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交給Spark集群進行計算，可以提高Hive查詢的性能。10、Stormstrom是一個實時計算框架。Stormstrom實時處理每一條新數(shù)據(jù)，一條一條，可以保證數(shù)據(jù)處理的及時性。1.ZookeeperZookeeper是很多大數(shù)據(jù)框架的基礎，也是集群的管理者。12.HbaseHbase是一個Nosql數(shù)據(jù)庫，它是高度可靠的、面向列的、可伸縮的和分布式的。13.Kafkakafka是一個消息中間件，充當中間緩沖層。14.FlumeFlume通常用于從應用程序生成的日志文件中收集數(shù)據(jù)。一般有兩個過程。一種是Flume采集數(shù)據(jù)，存儲在Kafka中，方便Storm或SparkStreaming實時處理。另一個過程是Flume收集的數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，以便以后可以使用hadoop或spark進行離線處理。
第二階段:數(shù)據(jù)挖掘算法1、中文分詞開源詞庫的離線和在線應用2、自然語言處理的文本關聯(lián)算法3、基于CB、CF的推薦算法、歸一化方法、Mahout應用。4.分類算法NB、SVM5、回歸算法LR、決策樹6、聚類算法分層聚類、Kmeans7、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習NN、Tensorflow
以上是學習Hadoop開發(fā)的詳細路線。如果需要了解具體框架的開發(fā)技術，可以咨詢Gamigu的大數(shù)據(jù)老師了解詳情。
學習大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握哪些技術？(1)Java開發(fā)入門，Java語言基礎，熟悉Eclipse開發(fā)工具，Java語言基礎，Java流控制，Java字符串，Java數(shù)組和類和對象，數(shù)字處理類和核心技術，I/O和反射，多線程，Swing程序和集合類。
(2)HTML，CSS和JavaPC網(wǎng)站布局，HTML5 CSS3基礎，WebApp頁面布局，原生Java交互功能開發(fā)，Ajax異步交互，jQuery應用。
(3)JavaWeb與數(shù)據(jù)庫，JavaWeb開發(fā)核心，JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
LinuxHadoop生態(tài)系統(tǒng)Linux系統(tǒng)、Hadoop離線計算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架分布式計算框架和SparkStrom生態(tài)系統(tǒng)。
(1) Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—流式大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX圖計算、實戰(zhàn)1:基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真項目)、實戰(zhàn)二:Sina.com(www.sina.com.cn)
(2)storm技術架構系統(tǒng)storm原理與基礎、消息隊列kafka、R
按需維保對電梯實時監(jiān)測？
。A1、數(shù)據(jù)準備:實時獲取電梯運行數(shù)據(jù)并拉取之前某段時間電梯正常運行的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)項包括電梯運行速度、電梯運行加速度、電梯轎廂溫度和電梯振動幅度，根據(jù)電梯的品牌和型號將數(shù)據(jù)項收集并分類到離群點檢測模型中；
A2。預警檢測:通過分析實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)相比產(chǎn)生的局部異常值，將分析后的數(shù)據(jù)帶入故障風險預警模型進行風險預測，故障風險預警模型通過計算輸出風險系數(shù)；
A3。數(shù)據(jù)存儲:根據(jù)數(shù)據(jù)是否屬于離群值，存儲在離群值數(shù)據(jù)庫中；對于異常值，它們存儲在異常值數(shù)據(jù)庫中；對于非異常值，它們存儲在非異常值數(shù)據(jù)庫中。
離線維護日期評估用于在故障前提醒維護，具體包括以下步驟:
B1、獲取電梯故障數(shù)據(jù)，根據(jù)電梯的品牌和型號統(tǒng)計故障發(fā)生的平均間隔周期，獲取按需維護的平均間隔周期；
B2。統(tǒng)計最近間隔期內(nèi)實時在線預警分析過程獲得的電梯運行風險系數(shù)的平均值，從高到低排序；
B3。對于單臺電梯，根據(jù)風險系數(shù)，在按需平均維保間隔周期的基礎上，結合維保資源延長或縮短維保周期。危險系數(shù)高的電梯適當縮短，危險系數(shù)低的電梯適當加長。
Redis如pv uv在echo 3-@ . com amp；;s指數(shù)統(tǒng)計。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)，例如查詢場景，通常在es中使用。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)等經(jīng)常使用hbase更新。
如果統(tǒng)計數(shù)據(jù)格式不固定，使用mongo。
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