发现汽车网
首页 >> 自动驾驶 >> 正文

自动驾驶的大数据处理技术,大数据分析与大数据开发

日期:2019-12-02 14:24:37 来源:互联网 编辑:小道 阅读人数:1041

1,大数据分析与大数据开发

大数据分析与大数据开发

您好:大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向,一方面是大数据开发的场景众多,另一方面是难度并不高,能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发,充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。

大数据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析,数据分析与场景有密切的关系,比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。

大数据开发工程师:

开发,建设,测试和维护架构,负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;

数据分析师:

收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力;

2,大数据处理流程会用到哪些更新的技术

大数据处理流程会用到哪些更新的技术

大数据处理之一:采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

大数据处理之二:导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

大数据处理之三:统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四:挖掘

与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

3,汽车自动驾驶技术国内已经很成熟了,为何还是源源不断投入经费研究。

汽车自动驾驶技术国内已经很成熟了,为何还是源源不断投入经费研究。

你从哪里知道的中国的汽车自动驾驶技术成熟了?现在全世界都还在摸索之中,还是没有找到完全自动驾驶的有效控制方法呢!自动驾驶技术现在还相当的不成熟,还早着呢!国外的一流汽车厂到目前为止也没有一款能够实现完全自动驾驶的汽车。现在的技术只能做到部分自动驾驶,还无法准确的躲避移动障碍物。我就是汽车行业的职员,我们公司就在负责开发部分自动驾驶系统的核心部件。

4,哪些技术属于大数据的关键技术

哪些技术属于大数据的关键技术

大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

智能职涯(bigdata-job)总结了大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

5,大数据需要掌握哪些技能

大数据需要掌握哪些技能

大数据技术体系庞大,包括的知识较多

1、学习大数据首先要学习Java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop,

2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识,数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师,了解一些描述统计相关的内容,需要有一定公式计算能力,了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛。

6,大数据技术包括哪些

大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,

3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

本文相关词条概念解析:

数据

数据就是数值,也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备,即当接收者了解物理符号序列的规律,并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时,便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体,当然要分析数据中包含的主要信息,及分析数据的主要特征。数据(Data)是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。

网友评论