php大数据阶段 php大数据处理思路

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。

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作：

减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，

进行数据缓存，

利用数据库的自身优化技术，如索引等

精确查询条件，有利于提高查找速度

中软卓越php大数据课程学哪些知识，谁说一下。

首先是向了解PHP呢还是大数据呢？不过想都拿下的话，不是一朝一夕的，步子迈得太大，不好，技在于精而后于多。

先说PHP：最基本其实就是web前端基础；第二的话包括PHP语言基础、Ajax、数据库强化、运行环境及配置、面向对象OOADUML等；第三就是主流框架的掌握了，Smarty、PDO等

再说大数据：

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

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