来源：武汉达内IT培训学校时间：2022/7/13 15:15:37
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大数据未来的发展趋势
趋势：促进新职业角色的发展。首席数字官(CDO)的角色在2018年将具有更多的权重。目前，数据是较有价值的资源之一，首席数字官(CDO)的职责包括从数据中提取价值，更接近企业的行政人。资金来源相对于其组织规模而言较小的首席数字官(CDO)将面临在未来一年提出必要的可衡量和可行的结果方面的挑战。幸运的是，这些专业人员将拥有人工智能的灵活性和大数据分析的基础，以推动这项事业的发展成为现实。首席数字官(CDO)具有睿智和敏锐的能力，利用人工智能开发结构化的和非结构化的大数据集，为所有业务单元提供解决方案，将获得较有前途的职业发展。
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大数据交通案例
案例介绍：高速公路ETC交易数据，数据采集时间段为201X年一个季度的数据
技能涉及：1.所有的数据都导入到大数据平台上，使用hive进行数据的分布式存储2.使用spark程序统计出每天的交易金额3.分析每天交易金额的变化4.综合考虑入口、出口、车型等综合因素，编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因5.以每天的数据为单位，将每天收费的环比增长率作为因变量，每个入口环比增长率为自变
高速公路收费站各站点每日收费额情况图
案例介绍：将所有数据导入到mysql中，同时hive中，并编写spark程序，统计出每天的交易额，并输出到mysql中，hive中的数据，编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因。
技能涉及：每天的数据为单位，将每天收费的环比增长率作为因变量，每个入口环比增长率为自变量，根据六个月的数据，建立多元线性回归模型，算出每个入口的贡献率(使用hadoop+mysql+hive+spark+sqoop+tableau完成)
数据存储与分析
毋庸置疑HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台zui的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在笔者看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数;压缩比非常高的ORC文件存储格式;非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码。
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算。Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群。
