spark大数据分析原理 hadoop+spark大数据分析 方法/步骤 第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。
通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。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。以便从中获得有用的信息；数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。
所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。大数据的分析 可视化分析。
数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
1、所谓数据分析就是将产品相关的数据收集整合，然后利用特定的方法去分析这些数据，从中发现规律或是得到结论。
2、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。当然，在我看来数据本身并没有任何价值，正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。
3、数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单，但是如果将步骤细分，就有些复杂了。这些步骤主要包括：提取数据。合并资料。分析数据。寻找模式或趋势。
数据预处理：通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。数据入库：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。数据分析：项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果。
抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去噪从而提取出有效数据。
数据的预处理包括以下内容：数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约。 数据清洗：这一阶段的主要目标是识别并纠正数据中的错误和不一致之处。这可能包括处理缺失值、删除重复项、处理异常值或离群点，以及转换数据类型等步骤。
空间数据处理主要内容包括：数据处理涉及的内容很广，主要取决于原始数据的特点和用户的具体需求。一般有数据变换、数据重构、数据提取等内容。数据处理是针对数据本身完成的操作，不涉及内容的分析。空间数据的处理也可称为数据形式的操作。