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學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？

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當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力，同時也可以提昇世界觀

因此無論出社會還是在學時，推薦學英文的其中一種方法就是大量閱讀time時代雜誌

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大數據的價值之一就是數據可視化。 大數據(bigdata)，看著挺高大上的，其實就是數據量大了，想從中發現商業規律，找到商業價值。從事三年多大數據開發和數據分析工程師，說說平時工作做的數據可視化的事吧。 ... 話說那天風和日麗，某個人突發奇想，創建了個公司，公司成立以後發展不錯，拿到了融資。業務越來越大、用戶越來越多，產生的數據越來越多。後來美國有個數據科學家說，同志們，數據很重要，數據是21世紀的石油，誰能提前利用、挖掘了數據，誰就能掙錢，就這樣紅果果、赤裸裸的誘惑你，一夜之間，大數據的概念產生了。 初期，說到大數據，大家首先想到這家公司體量大，發展不錯。因為，體量小的公司Excel報表數據分析就可以完美解決問題，能給決策層提供直觀的數據支撐。比如，季度銷售數據，年度營業數據等等。隨著網際網路的發展，公司越做越大，數據越來越多，傳統Excel、Mysql這些數據分析系統完全hold不住了，新技術應運而生。越來越多的數據分析系統和數據處理軟體被開發出來，這些技術全部都是為了公司盈利而發展出來的。不以提升性能、給公司創盈利為目的的技術，肯定不是好技術。 ... 做一個日誌處理系統 現在ETL依然是很多公司的選擇，當然不必要寫代碼，可以使用sqoop和kettle工具對數據進行清晰。不過很多情況下，還是需要使用mapredcue和spark做數據處理的，這樣B格更高。大數據剛發展之初，是mapreduce的天下，mapreduce非常適合做離線數據分析。後來spark得到發展，越來越多的程式設計師同學，喜歡使用spark開發。一是內存計算快，二是代碼量少，當然還有其他很多因素，具體就不多說了。 //spark版的wordcount，核心代碼 val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("").setMaster("")) sc.textFile("").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_) 就這麼簡簡單單的幾行代碼就能實現wordcount單詞統計，使用mapreduce需要寫一堆代碼。有興趣的可以看下，mapreduce版本的wordcount。下面就讓我們來看看mapredcue版的ETL，處理日誌系統，這也是我畢業以後轉做大數據開發做的第一個項目。 ... 使用mapreduce處理日誌數據 那天，我正在工位上悠閒地喝著咖啡，產品經理走到我身邊，拍拍我肩膀說：「男神，我們要做個產品，分析日誌的產品，走去會議室嘮嘮嗑」。我一驚，公司果然不會讓咱閒著，昨天剛搞完上個項目，現在又來新的需求、新項目了。說走咱就走，我隨手拿起了身邊的板磚，產品經理驚恐的看著我：「你你你...，你想幹嘛」？ 從會議室里出來，說干就干，定了需求，咱就擼起袖子加油干。 話說某天一個用戶通過web訪問我們網站產生了日誌，運營部門的男神、女神們要分析用戶的行為數據，提前埋點，後端工程師哥哥設置了欄位屬性，用這些欄位分析用戶的行為。跟後端開發哥哥們對完數據需求，著手開發。 ... 完整鏈路的ETL日誌處理系統 通過nginx伺服器，使用flume收集了一批又一批的日誌數據，把這些數據放到HFDS(分布式文件系統)上。 一旁的實習生小王很是不解：「哥，為啥放到HDFS上，不直接存Hive表里」。我意味深長的說：「少年對原始數據備份處理是很必要的。」 存HDFS的同時，建了一張Hive分區表，以天作為分區，分區表放每日產生的日誌數據。 如果直接把這些數據給運營人員和老闆看，估計第二天辦公室里會傳來「小明啊，我看你最近表現不錯，去財務那裡結了工資，明天就別來了。」 為了讓數據更直觀，運營人員能方面的分析不同維度的日誌數據。我使用mapreduce對日誌數據進行處理，通宵加班加點搞定，用手撫了撫鋥亮的腦門，頭猛地一甩，頭屑亂飛，發出一陣得意的笑聲：「搞定。」 數據清洗完畢，把清洗處理完成有一定格式的日誌數據，存入Hive分區表中。Hive是個很強大的資料庫，數據存在分布式文件系統HDFS上面，非常適合做數據的離線分析。做數據分析Hive是不二的選擇，使用類SQL的HQL語言，會SQL就會用Hive，方便數據分析人員使用的資料庫。 第二天早上，運營小姐姐剛到公司，就要看昨天官網日誌PV和UV等各維度的指標情況，我噼里啪啦一陣敲，小姐姐滿眼小星星的看著，我心裡那個美啊！報表頁面，半天沒數據出來。 納尼？我用手一拍額頭，Hive底層走的mapreduce，直接查hive庫那效率真不敢恭維，尤其涉及到複雜HQL語句的時候。暗罵一聲，還數據開發分析老鳥呢，陰溝翻船。我對運營小姐姐說：「女神，等會，馬上就好。」 我又噼里啪啦一陣敲，把Hive資料庫中的數據，根據不用業務維度查詢出來以後同步到Oracle資料庫，對接上報表系統，完美解決查詢太慢的問題，數據分析完成。 一個完整的ETL項目就算完成了，事情總算告一段落。 後來，為了方便運營人員和老闆更直觀的點點報表系統，看不同維度的運營數據，又對報表系統進行開發，可以讓不會SQL的他們，選擇不同維度的屬性就能出來不一樣的結果。 ... 後續 本來打算進一步優化項目，搞得更智能化、效率更高。對有些不合理的地方進行優化，但是公司流計算實時處理系統項目開啟了，領導讓叫我把後續事情交給實習生來做。後面一門心思在做爬蟲和實時系統，就沒負責離線數據處理項目了。 日誌處理系統，是一個很簡單的系統。這是我剛畢業就開始接觸的一個系統，當時會的技術不多，考慮的不全，就按照上面程序來做的。之後，使用Oozie替代了LInux自帶的Crontab定時調度。定時讓mapredcue每天凌晨以後跑任務，設置了任務失敗重啟檢測系統，錯誤日誌分析系統等等。 總結，對大數據來說，數據分析是很重要的一環。通過開發人員，把一串複雜的、抽象化的日誌數據，經過清晰處理，最後統計形成直觀的報表，展示給運營和決策部門，公司領導層可以根據這些數據決定今後運營的方向。

文章來源取自於：

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