大数据可视化培训_大数据可视化的一些进展

栏目:可视化资讯丨时间:06-20丨来源:未知丨作者:admin
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大数据可视化培训
 
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  在大数据时代,可视化操作究竟是如何进行的呢?首先可视化会为用户提供一个总的概览,再通过缩放和筛选,为人们提供其所需的更深入的细节信息[15]。可视化的过程在帮助人们利用大数据获取较为完整的客户信息时起到了关键性作用。而错综的关系是众多大数据场景中的重要一环,社交网络或许就是最显著的例子,想要通过文本或表格的形式理解其中的大数据信息是非常困难的;相反,可视化却能够将这些网络的趋势和固有模式展现地更为清晰。在形象体现社交网络用户之间的关系时,通常使用的是基于云计算的可视化方法。通过相关性模型来描绘社交网络中用户节点的层次关系,这种方法能够直观地展示用户的社会关系。此外,它还能借助利用云技术的Hadoop软件平台将可视化过程并行化,从而加快社交网络的大数据收集。

  传统的数据可视化工具不足以被用来处理大数据。以下列举了几种将交互式大数据可视化的方法。首先,利用一个由可扩展的直观数据摘要群组成的设计空间可以将多种类型的变化数据可视化,这些直观的数据摘要通过数据简化(如聚合或抽样)的方法得出。被应用于特定区间的交互查询方法(比如关联和更新技术)因此通过结合多元数据块和并行查询而被开发出来。而更先进的方法被运用在一个基于浏览器的视觉分析系统——imMens上,来处理数据以及对GPU(图像处理器)进行渲染[13]。

  很多大数据可视化工具都是在Hadoop的平台上运行的。该平台里的常用模块有:HadoopCommon,HDFS(HadoopDistributedFileSystem),HadoopYARN和HadoopMapReduce。这些模块能够高效地分析大数据信息,但是却缺乏足够的可视化过程。下面将介绍一些具备可视化功能并实现交互式数据可视化的软件[3]:

  Pentaho:一款支持商业智能(BI)功能的软件,如分析、控制面板、企业级报表以及数据挖掘;

  Flare:实现在Adobe视频播放器中运行的数据可视化;

  JasperReports:拥有能够从大数据库中生成报告的全新软件层;

  Dygraphs:快速弹性的开放源Java描述语言图表集合,能发现并处理不透明数据。

  DatameerAnalyticsSolutionandCloudera:同时使用Datameer和Cloudera两个软件能使我们在Hadoop平台时更快捷、更容易。

  Platfora:将Hadoop中的原始大数据转换成交互式数据处理引擎。Platfora还有把内存数据引擎模块化的功能。

  ManyEyes:IBM公司开发的可视化工具。它可供用户上传数据并实现交互式可视化的公共网站。

  Tableau:一款商业智能(BI)软件,支持交互式和直观数据分析,内置内存数据引擎来加速可视化处理。

  Tableau系列软件在处理大规模数据集时主要是依靠以下三种产品:TableauDesktop,TableauSever和TableauPubilc。此外,Tableau还能内嵌入Hadoop的基础设备之中,利用Hive(基于Hadoop的一个数据仓库工具)将查询结构化并为内存分析缓存信息。通过缓存信息,Hadoop集群延迟的可能性会大大减小。因此,Tableau软件为用户与大数据应用提供了一个交互互动机制[5]。

  大数据分析工具可以轻而易举地处理ZB(十万亿亿字节)和PB(千万亿字节)数据,但它们往往不能将这些数据可视化。如今,主要大数据处理工具有Hadoop,HighPerformanceComputingandCommunications,Storm,ApacheDrill,RapidMiner和PentahoBI。数据可视化工具有NodeBox,R,Weka,Gephi,GoogleChartAPI,Flot,D3等等。一种在RHadoop基础上形成的大数据可视化算法分析整合模型已经被提出,用来处理ZB和PB数据并以可视化的方式为我们提供较高价值的分析结果。它还与ZB和PB数据并行算法的设计相切合[17]。

  交互式可视化集群分析是我们用来探寻集群模式最直接的方法。其中最具有挑战性的一点是可视化多维数据,以便用户交互式分析数据和认识集群结构。如今我们已经开发出优化的星型坐标可视化模型,来有效分析大数据交互集群,它与其他多维可视化方法(如平行坐标和散点图矩阵)相比,极可能是最具备扩展性的大数据可视化技术。
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2017-06-20 11:41 发布 丨 人浏览

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