facebook廣告資料庫爬取(大數據技術有哪些)

有哪些營銷人必備的工具

將這些工具按類型可分為：淘系后臺數據、電商插件、廣告營銷案例網站、數據報告網站、媒介及渠道后臺數據、高清圖片素材網站、字體網站、PDF轉PPT網站、一鍵摳圖網站、廣告法查詢。共10大類型，58個工具。

一、淘系后臺數據

  01、生意參謀  

生意參謀是阿里商家后臺的數據管理平臺，是TP的生意參謀，也是策劃的策略參謀。那么，策劃可以用生意參謀來做什么呢？

行業大盤：市場趨勢洞察、銷售數據、人群畫像等。

品類市場分析

各子類目銷售趨勢

各子類目生意增長趨勢

各子類目丨其他：主要通過近30天搜索熱詞，看品牌詞和品類詞的占比。消費人群的年齡性別，消費者關注的功效銷售占比排名，以及這群消費的人偏向購買的類目。

從GMV的層面，看過去一年TOP20品牌GMV，及本年度GMV以及IYA，找到頭部or熱門品牌。

競品及品牌分析

競品品牌店鋪銷售額：年銷售額看同比，月銷售額看各品牌在大促和日常的銷售占比。

店鋪各月流量、客單、轉化率對比：看大促和日常是否良好地，將客單和轉化率承接進入的流量。

各品牌流量來源分析：主要看付費和免費的占比，健康的店鋪為4：6「付費：免費」，以及在付費來源中主要依靠哪一渠道的流量。

各品牌品類結構分析：這里主要看品牌的核心陣地品類，以及品類的集中度。各品牌消費人群分析：從年齡層看品牌年輕化，以及從人群維度篩選競爭品牌。

店鋪運營規劃

店鋪整體結構分析：通過訪客、客單和轉化率，從GMV層面看是哪個環節出了問題。

店鋪貨品結構規劃：從SKU的數量及銷量，找到動銷和滯銷的SKU，對影響權重的滯銷SKU進行合并或刪去。

二、電商插件

 02、小W神 

交易指數還原：可在生意參謀直接將換交易指數，換算成具體的交易金額，方便查看競店的銷售動向。

主圖/視頻下載：用于做競品分析。無線端詳情：PC端可一鍵看手機端詳情。

評價下載/分析：可將商品評論的數據用excel導出，然后可用關鍵詞查找的方式看出現次數進行分析。

新品入池檢測：主要是看新品有沒有進入淘寶搜索流量池。淘寶大多數渠道「如搜索、首頁猜你喜歡、大促會場等」都采用賽馬機制，入池才有機會賽馬。不入池則產品渠道數據不加入統計，推廣等于白推廣。

抖音推廣/淘寶直播：這里主要是看這個品在這些渠道做的推廣，當然這里會導入到抖商眼和淘播眼，看這些渠道的推廣數據，后面我會簡單介紹下抖商眼。

店鋪上新：可看到此店鋪近期上新的新品，競品分析用得著，了解競爭對手最新市場動態。類目：可快速看到這個品，在淘系屬于哪個類目。

 03、W超人 

主要是電商頁面用到的插件，以彌補小W在運營分析方面的功能。

運營分析：可以快速看到這個品的付款人數、訪客、交易金額、加購率、30天的GMV、轉化率、UV價值、客單價。

以上的小W神和W超人均屬于插件，不太好說全名，實在不知道網站的可以后臺私我。

 04、58圖 

對于想查找過去某個節點品牌的電商頁面，以及做MOCKUP的小伙伴而言，這就是福音了，這個網站抓取了過去的電商歷史頁面，參考杠杠的。

買粉絲：買粉絲://買粉絲.58tu.買粉絲/Top/index.買粉絲

 05、Axure 

專業的快速原型設計工具，上手快且穩定，電商文案策劃做頁面規劃的好幫手。

三、廣告營銷案例網站

 06、數英網 

廣告營銷案例/文章/代理商指數綜合推薦TOP1，如果只讓我選擇一個，我選它。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.digitaling.買粉絲

 07、ADGuider 

最全廣告創意智能搜索工具，按品類+品牌+節日節慶+明星+國家+類型+獎項+代理商等組合詞智能搜索。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.adguider.買粉絲

 08、TOPYS 

國際性案例較多。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.topys.買粉絲

 09、新片場 

看視頻案例及尋找影像靈感，必備的網站，「場庫，即之前的V電影」和它是一家的，你想要的視頻，基本都有。

 10、青瓜傳媒

集運營推廣營銷，看干貨文章必備網站！

買粉絲：買粉絲://買粉絲.opp2.買粉絲/

11、網絡廣告人社區 

超多國外的案例。

買粉絲：買粉絲://iwebad.買粉絲 

12、TVCBOOK  

一個專門看各種TVC的網站。

四、數據報告網站

13、Useit 知識庫 

基本上所有的報告都在這了，可以搜索也可以看熱門報告排行，下載一份報告5個積分，1塊錢。

14、發現報告 

里面有很多券商的報告，當然這個也是需要錢的，¥298/年，但分享給好友可以獲得積分。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.fxbaogao.買粉絲/rp/?order=2&nop=-1

 15、前沿報告庫 

免費版本的話下載會有限制，付費就會多一些。

買粉絲：買粉絲s://wk.askci.買粉絲

 16、報告查一查 

買的時候好像是99塊1年。

我主要是用上面的4個，因為匯集了大部分的報告，其他的話第一財經和199IT也都不錯。

 17、CBNData-第一財經商業數據中心 

買粉絲s://買粉絲.cbndata.買粉絲/home

18、199IT 

買粉絲://買粉絲.199it.買粉絲

19、胖鯨 

買粉絲s://socialone.買粉絲.買粉絲/?source=header_logo

20、阿里研究院 

買粉絲://買粉絲.aliresearch.買粉絲/買粉絲/presentation

21、億歐智庫（內外部）

買粉絲s://買粉絲.iyiou.買粉絲/intelligence/report/

22、極光大數據 

買粉絲s://買粉絲.jiguang.買粉絲/reports

23、頭條指數（數據報告）

買粉絲s://index.toutiao.買粉絲/report

24、百度指數 

買粉絲://index..買粉絲/v2/index.買粉絲#/

25、TalkingData（移動觀象臺） 

買粉絲://mi.talkingdata.買粉絲

26、QuestMobile 

買粉絲s://買粉絲.questmobile.買粉絲.買粉絲/research/report-new

27、中怡康（家電）

買粉絲://買粉絲.monitor.買粉絲.買粉絲/report.aspx?id=464

28、國家統計局 

買粉絲://data.stats.買粉絲.買粉絲

五、媒介/渠道后臺數據

29、飛瓜 

短視頻生態服務平臺，主要是for抖音、快手、B站，這里主要講抖音，下面就講一些常用的功能。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.feigua.買粉絲/?chl=-dy

KOL數據

數據概覽「點贊、評論、轉發、粉絲趨勢、作品詞云」、粉絲特征分析「性別、年齡、地域、星座」、播主視頻「過往視頻標題、熱詞」、電商數據分析「過往直播品的銷量、價格」

根據行業標簽看KOL榜單

根據行業標簽看商品銷量以及瀏覽量榜單

直播銷量榜單

30、抖商眼 

其實我自己更想推薦的是這個，電商易旗下的，和小W神和W超人是一個爸爸。飛瓜有的它基本都有，總之就是錢少活好還配套。

直播監控

可以對達人進行監測，銷售件數、銷售額、在線人數、累計觀看人數，這幾個點可以說是很贊的了，其他都是常規基本操作。

31、微博易 

這里的微博、買粉絲、小紅書KOL，排名報價可以作為一定參考。

買粉絲：買粉絲://買粉絲.weiboyi.買粉絲

32、搜秀 

小紅書數據分析平臺。

買粉絲：買粉絲s://souxiu.買粉絲/index/

33、阿里V任務  

淘系圖文/直播/短視頻淘系內容營銷的時候可以作為參考，里面有主播過往的數據以及報價。

買粉絲：買粉絲s://v.taobao.買粉絲

34、淘榜單 

淘寶內容生態的唯一官方榜單和數據服務平臺，由天下網商與淘寶內容生態部聯合制作推出。

關于上面的提到的報價，大家都懂的，看看就好，具體要找到第一手資源，并且砍價砍價，再砍價。

六、高清圖片素材網站

35、Pexelx 

圖多圖好又免費，用英文搜索加載比較快的網站。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.pexels.買粉絲

36、VCG.COM 

視覺中國旗下網站，中文搜索很方便，注冊后會有下載小樣權限，每個賬號200張圖片，但可多注冊幾個就基本夠用了。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.vcg.買粉絲

37、大作 

大作的大兔欄，我一般是在這個欄搜索圖片，¥196/年。

38、沙沙野 圖片可按尺寸下載的網站。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.ssyer.買粉絲

39、花瓣網 

大家都知道的一個設計網站，里面的圖片也不錯。

買粉絲：買粉絲s://huaban.買粉絲/home/

40、站酷 

一個比較高質的設計創意網站。

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.z買粉絲ol.買粉絲.買粉絲

41、蘋果風高端漸變色 

一秒讓PPT背景扁平簡潔風。

買粉絲s://uigradients.買粉絲/#FacebookMessenger

42、自動漸變生成器 

生成想要的漸變色，調節更方便，在預覽圖中可看到漸變方向的調整。同時頁面支持顏色，亮度，高光等直接調節，整個頁面同步發生變化，很是方便。

43、雙色圖片生成器

一鍵統一PPT風格。

買粉絲：買粉絲s://otone.shapefactory.買粉絲/?f=10c5f8&t=4d36dd&q=_

七、字體網站

44、字體天下 

免費，并且字體賊多的那種，親測好用。

買粉絲：買粉絲://買粉絲.fonts.買粉絲.買粉絲

45、求字體網 

看到好的字體，截圖下載該字體，上傳圖片自動識別，并有字體資源下載。

買粉絲：買粉絲://買粉絲.qiuziti.買粉絲

46、方正字庫 

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.foundertype.買粉絲

47、造字工房 

買粉絲s://買粉絲.makefont.買粉絲/fonts.買粉絲?yishu

48.、漢儀字庫

買粉絲：買粉絲://買粉絲.hanyi.買粉絲.買粉絲/home

八、PDF轉PPT

49、smallpdf（蘋果風）

買粉絲：買粉絲s://smallpdf.買粉絲/買粉絲

50、iLovePDF（本土風）

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.ilovepdf.買粉絲/zh-買粉絲

51、Apowersoft PDF Converter 

一個APP，相對上面兩個網站，轉化速度更快。

九、一鍵摳圖

不得不說一鍵摳圖真的很好用，特別是一些在PPT里想刪去背景圖，真的3秒就搞定。

52、removebg 

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.remove.bg/zh/upload

53、稿定摳圖 

買粉絲：買粉絲s://買粉絲.gaoding.買粉絲/koutu

十、廣告法

54、新廣告法違禁詞查詢工具 

可以在這里監測出街的話術，看是否符合新廣告法。

買粉絲：買粉絲s://zbp.toyean.買粉絲/tools/

55、句易網 

還可看美妝行業和新聞的違禁詞。

買粉絲：買粉絲://買粉絲.ju1.買粉絲

十一、其他

56、Downie 

想要在網頁上下載視頻，卻沒有下載權限？視頻下載插件來了，Mac版的Downie賊好用，粘貼網站即可下載，高清真香「創作人版權不易，下載后自己看看就行，」。

57、Video Downloader professional 

Window版本，需用360瀏覽器。

58、活動行—活動發布推廣平臺

提供包含活動場地預定、活動發布、報名推廣、簽到驗票、活動數據分析、定制大會APP/小程序、活動服務商對接，等等一站式綜合活動服務。

總結

以上分享的工具有免費，有付費，如果認為有必要，其實付費也無妨，總體來說是劃得來的。

如何快速成為數據分析師

我小時候的理想是將來做一名數學家，可惜長大了發現自己天賦不夠，理想漸行漸遠，于是開始考慮現實，開始做一些人生規劃，我一直在思考將來從事何種職業，專注什么樣的領域，重新定義著自己的職業理想。我現在的職業理想，比較簡單，就是做一名數據分析師。

作者：來源：網絡大數據|2015-05-29 10:24

收藏

分享

我小時候的理想是將來做一名數學家，可惜長大了發現自己天賦不夠，理想漸行漸遠，于是開始考慮現實，開始做一些人生規劃，我一直在思考將來從事何種職業，專注什么樣的領域，重新定義著自己的職業理想。我現在的職業理想，比較簡單，就是做一名數據分析師。

為什么要做數據分析師：

在通信、互聯網、金融等這些行業每天產生巨大的數據量(長期更是積累了大量豐富的數據，比如客戶交易數據等等)，據說到2020年，全球每年產生的數據量達到3500萬億GB;海量的歷史數據是否有價值，是否可以利用為領導決策提供參考依據?隨著軟件工具、數據庫技術、各種硬件設備的飛快發展，使得我們分析海量數據成為可能。

而數據分析也越來越受到領導層的重視，借助報表告訴用戶什么已經發生了，借助OLAP和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子：

(1) Facebook廣告與微博、SNS等網絡社區的用戶相聯系，通過先進的數據挖掘與分析技術，為廣告商提供更為精準定位的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構eMarketer的數據，Facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

(2) Hitwise發布會上，亞太區負責人John舉例說明: 亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外，還有好多好多，數據分析，在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的：比如在營銷領域，有數據庫營銷，精準營銷，RFM分析，客戶分群，銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動，套利模型等等;在互聯網電子商務上面，百度的精準廣告，淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數據分析師也越來越受到重視。

然而，現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業訓練并有經驗的數據分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。

也就是說，數據分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數據，直接把數據拿來就用;要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

我的職業規劃：

對于數據分析，有一句話說的非常好：spss/sql之類的軟件、決策樹、時間序列之類的方法，這些僅僅就都是個工具而已，最重要的是對業務的把握。沒有正確的業務理解，再牛的理論，再牛的工具，都是白搭。

做一名合格的數據分析師，除了對數據需要有良好的敏感性之外，對相關業務的背景的深入了解，對客戶或業務部門的需求的清晰認識。根據實際的業務發展情況識別哪些數據可用，哪些不適用，而不是孤立地在“真空環境”下進行分析。

為此，我對自己的規劃如下：

第一步：掌握基本的數據分析知識(比如統計，概率，數據挖掘基礎理論，運籌學等)，掌握基本的數據分析軟件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等)，掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰略與風險管理等等)。這些基礎知識，在學校里盡量的學習，而且我來到了和君商學院，這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西，增強我的數據分析能力。

第二步：參與各種實習。研一開始我當時雖然有課，不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內容是為三星做競爭對手分析，當然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作，不過通過兼職，我接觸到了買粉絲行業，也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。

之后去西門子，做和VBA的事情，雖然做的事情與數據分析無關，不過在公司經常用VBA做一些自動化處理工作，為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目，一個小項目下來，數據分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的，如何選取某個擬合曲線作為預測值。

現在，我來到新的地方實習，也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計，其實也算數據分析的一種吧，通過碼頭的數據實施調度，通過碼頭的數據進行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目，最重要的就是業務流程的把握，我也參與項目最初的需求調研，和制定工作任務說明書SOW，體會頗多。

第三步：第一份工作，預計3-5年。我估計會選擇買粉絲公司或者IT公司吧，主要是做數據分析這塊比較強的公司，比如Fi買粉絲，埃森哲，高沃，瑞尼爾，IBM，AC等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些，學會在實際中應用所學，學會數據分析的流程方*，讓自己成長起來。

第四步：去自己喜歡的一個行業，深入了解這個行業，并講數據分析應用到這個行業里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務，是因為未來必將是互聯網的時代，電子商務必將取代傳統商務，最顯著的現象就是傳統零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰。此外，電子商務比傳統的零售商具有更好的數據收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。

第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進步。

有一位數據分析牛人曾經總結過數據分析師的能力和目標：

能力：一定要懂點戰略、才能結合商業;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打單;一定要懂業務、才能結合市場;一定要專幾種工具、才能干活;一定要學好、才能有效率;一定要有強悍理論基礎、才能入門;一定要努力、才能賺錢;最重要的：一定要務實、才有reputation;不懂的話以后慢慢就明白了。

如何建立一個完整可用的安全大數據平臺

“

要建立一個大數據系統，我們需要從數據流的源頭跟蹤到最后有價值的輸出，并在現有的Hadoop和大數據生態圈內根據實際需求挑選并整合各部分合適的組件來構建一個能夠支撐多種查詢和分析功能的系統平臺。這其中既包括了對數據存儲的選擇，也涵蓋了數據線上和線下處理分離等方面的思考和權衡。此外，沒有任何一個引入大數據解決方案的商業應用在生產環境上承擔的起安全隱患。

1

計算框架篇

大數據的價值

只有在能指導人們做出有價值的決定時，數據才能體現其自身的價值。因此，大數據技術要服務于實際的用途，才是有意義的。一般來說，大數據可以從以下三個方面指導人們做出有價值的決定：

報表生成（比如根據用戶歷史點擊行為的跟蹤和綜合分析、 應用程序活躍程度和用戶粘性計算等）；

診斷分析（例如分析為何用戶粘性下降、根據日志分析系統為何性能下降、垃圾郵件以及病毒的特征檢測等）；

決策（例如個性化新聞閱讀或歌曲推薦、預測增加哪些功能能增加用戶粘性、幫助廣告主進行廣告精準投放、設定垃圾郵件和病毒攔截策略等）。

圖 1

進一步來看，大數據技術從以下三個方面解決了傳統技術難以達成的目標（如圖1）：

在歷史數據上的低延遲（交互式）查詢，目標是加快決策過程和時間， 例如分析一個站點為何變緩慢并嘗試修復它；

在實時數據上的低延遲查詢，目的是幫助用戶和應用程序在實時數據上做出決策， 例如實時檢測并阻攔病毒蠕蟲（一個病毒蠕蟲可以在1.3秒內攻擊1百萬臺主機）；

更加精細高級的數據處理算法，這可以幫助用戶做出“更好”的決策， 例如圖數據處理、異常點檢測、趨勢分析及其他機器學習算法。

蛋糕模式

從將數據轉換成價值的角度來說，在Hadoop生態圈十年蓬勃成長的過程中，YARN和Spark這二者可以算得上是里程碑事件。Yarn的出現使得集群資源管理和數據處理流水線分離，大大革新并推動了大數據應用層面各種框架的發展（SQL on Hadoop框架, 流數據，圖數據，機器學習）。

它使得用戶不再受到MapRece開發模式的約束，而是可以創建種類更為豐富的分布式應用程序，并讓各類應用程序運行在統一的架構上，消除了為其他框架維護獨有資源的開銷。就好比一個多層蛋糕，下面兩層是HDFS和Yarn, 而MapRece就只是蛋糕上層的一根蠟燭而已，在蛋糕上還能插各式各樣的蠟燭。

在這一架構體系中，總體數據處理分析作業分三塊（圖2），在HBase上做交互式查詢（Apache Phoenix, Cloudera Impala等）， 在歷史數據集上編寫MapRece程序抑或利用Hive等做批處理業務， 另外對于實時流數據分析Apache Storm則會是一種標準選擇方案。

雖然Yarn的出現極大地豐富了Hadoop生態圈的應用場景，但仍存有兩個顯而易見的挑戰：一是在一個平臺上需要維護三個開發堆棧；二是在不同框架內很難共享數據，比如很難在一個框架內對流數據做交互式查詢。這也意味著我們需要一個更為統一和支持更好抽象的計算框架的出現。

圖 2

一統江湖

Spark的出現使得批處理任務，交互式查詢，實時流數據處理被整合到一個統一的框架內（圖3），同時Spark和現有的開源生態系統也能夠很好地兼容（Hadoop, HDFS, Yarn, Hive, Flume）。 通過啟用內存分布數據集，優化迭代工作負載， 用戶能夠更簡單地操作數據，并在此基礎上開發更為精細的算法，如機器學習和圖算法等。

有三個最主要的原因促使Spark目前成為了時下最火的大數據開源社區（擁有超過來自200多個公司的800多個買粉絲ntributors）：

Spark可以擴展部署到超過8000節點并處理PB級別的數據，同時也提供了很多不錯的工具供應用開發者進行管理和部署；

Spark提供了一個交互式shell供開發者可以用Scala或者Python即時性試驗不同的功能；

Spark提供了很多內置函數使得開發者能夠比較容易地寫出低耦合的并且能夠并發執行的代碼，這樣開發人員就更能集中精力地為用戶提供更多的業務功能而不是花費時間在優化并行化代碼之上。

當然Spark也和當年的MapRece一樣不是萬靈藥，比如對實時性要求很高的流數據處理上Apache Storm還是被作為主流選擇， 因為Spark Streaming實際上是microbatch（將一個流數據按時間片切成batch,每個batch提交一個job）而不是事件觸發實時系統，所以雖然支持者們認為microbatch在系統延時性上貢獻并不多，但在生產環境中和Apache Storm相比還不是特別能滿足對低延時要求很高的應用場景。

比如在實踐過程中， 如果統計每條消息的平均處理時間，很容易達到毫秒級別，但一旦統計類似service assurance（確保某條消息在毫秒基本能被處理完成）的指標， 系統的瓶頸有時還是不能避免。

但同時我們不能不注意到，在許多用例當中，與流數據的交互以及和靜態數據集的結合是很有必要的, 例如我們需要在靜態數據集上進行分類器的模型計算，并在已有分類器模型的基礎上，對實時進入系統的流數據進行交互計算來判定類別。

由于Spark的系統設計對各類工作（批處理、流處理以及交互式工作）進行了一個共有抽象，并且生態圈內延伸出了許多豐富的庫（MLlib機器學習庫、SQL語言API、GraphX）, 使得用戶可以在每一批流數據上進行靈活的Spark相關操作，在開發上提供了許多便利。

Spark的成熟使得Hadoop生態圈在短短一年之間發生了翻天覆地的變化， Cloudera和Hortonworks紛紛加入了Spark陣營，而Hadoop項目群中除了Yarn之外已經沒有項目是必須的了（雖然Mesos已在一些場合替代了Yarn）, 因為就連HDFS，Spark都可以不依賴。但很多時候我們仍然需要像Impala這樣的依賴分布式文件系統的MPP解決方案并利用Hive管理文件到表的映射，因此Hadoop傳統生態圈依然有很強的生命力。

另外在這里簡要對比一下交互式分析任務中各類SQL on Hadoop框架，因為這也是我們在實際項目實施中經常遇到的問題。我們主要將注意力集中在Spark SQL, Impala和Hive on Tez上, 其中Spark SQL是三者之中歷史最短的，論文發表在15年的SIGMOD會議上， 原文對比了數據倉庫上不同類型的查詢在Shark（Spark最早對SQL接口提供的支持）、Spark SQL和Impala上的性能比較。

也就是說， 雖然Spark SQL在Shark的基礎上利用Catalyst optimizer在代碼生成上做了很多優化，但總體性能還是比不上Impala, 尤其是當做join操作的時候， Impala可以利用“predicate pushdown”更早對表進行選擇操作從而提高性能。

不過Spark SQL的Catalyst optimizer一直在持續優化中，相信未來會有更多更好的進展。Cloudera的Benchmark評測中Impala一直比其他SQL on Hadoop框架性能更加優越，但同時Hortonworks評測則指出雖然單個數據倉庫查詢Impala可以在很短的時間內完成，但是一旦并發多個查詢Hive on Tez的優勢就展示出來。另外Hive on Tez在SQL表達能力也要比Impala更強（主要是因為Impala的嵌套存儲模型導致的）， 因此根據不同的場景選取不同的解決方案是很有必要的。

圖 3

各領風騷抑或代有才人出？

近一年比較吸引人眼球的Apache Flink（與Spark一樣已有5年歷史，前身已經是柏林理工大學一個研究性項目，被其擁躉推崇為繼MapRece, Yarn，Spark之后第四代大數據分析處理框架）。 與Spark相反，Flink是一個真正的實時流數據處理系統，它將批處理看作是流數據的特例，同Spark一樣它也在嘗試建立一個統一的平臺運行批量，流數據，交互式作業以及機器學習，圖算法等應用。

Flink有一些設計思路是明顯區別于Spark的，一個典型的例子是內存管理，Flink從一開始就堅持自己精確的控制內存使用并且直接操作二進制數據，而Spark一直到1.5版本都還是試用java的內存管理來做數據緩存，這也導致了Spark很容易遭受OOM以及JVM GC帶來的性能損失。

但是從另外一個角度來說, Spark中的RDD在運行時被存成java objects的設計模式也大大降低了用戶編程設計門檻， 同時隨著Tungsten項目的引入，Spark現在也逐漸轉向自身的內存管理， 具體表現為Spark生態圈內從傳統的圍繞RDD（分布式java對象集合）為核心的開發逐漸轉向以DataFrame(分布式行對象集合)為核心。

總的來說，這兩個生態圈目前都在互相學習，Flink的設計基因更為超前一些，但Spark社區活躍度大很多，發展到目前毫無疑問是更為成熟的選擇，比如對數據源的支持（HBase, Cassandra, Parquet, JSON, ORC）更為豐富以及更為統一簡潔的計算表示。另一方面，Apache Flink作為一個由歐洲大陸發起的項目，目前已經擁有來自北美、歐洲以及亞洲的許多貢獻者，這是否能夠一改歐洲在開源世界中一貫的被動角色，我們將在未來拭目以待。

2

NoSQL數據庫篇

NoSQL數據庫在主流選擇上依舊集中在MongoDB, HBase和Cassandra這三者之間。在所有的NoSQL選擇中，用C 編寫的MongoDB幾乎應該是開發者最快也最易部署的選擇。MongoDB是一個面向文檔的數據庫，每個文檔／記錄／數據（包括爬取的網頁數據及其他大型對象如視頻等）是以一種BSON（Binary JSON）的二進制數據格式存儲, 這使得MongoDB并不需要事先定義任何模式, 也就是模式自由（可以把完全不同結構的記錄放在同一個數據庫里）。

MongoDB對于完全索引的支持在應用上是很方便的，同時也具備一般NoSQL分布式數據庫中可擴展，支持復制和故障恢復等功能。 MongoDB一般應用于高度伸縮性的緩存及大尺寸的JSON數據存儲業務中，但不能執行“JOIN”操作，而且數據占用空間也比較大，最被用戶詬病的就是由于MongoDB提供的是數據庫級鎖粒度導致在一些情況下建索引操作會引發整個數據庫阻塞。一般來說，MongoDB完全可以滿足一些快速迭代的中小型項目的需求。

下面來主要談談Cassandra和HBase之間的比較選擇。Cassandra和HBase有著截然不同的基因血統。HBase和其底層依賴的系統架構源自于著名的Google FileSystem（發表于2003年）和Google BigTable設計（發表于2006年）， 其克服了HDFS注重吞吐量卻犧牲I/O的缺點，提供了一個存儲中間層使得用戶或者應用程序可以隨機讀寫數據。

具體來說，HBase的更新和刪除操作實際上是先發生在內存MemStore中， 當MemStore滿了以后會Flush到StoreFile, 之后當StoreFile文件數量增長到一定閾值后會觸發Compact合并操作，因此HBase的更新操作其實是不斷追加的操作，而最終所有更新和刪除數據的持久化操作都是在之后Compact過程中進行的。

這使得應用程序在向內存MemStore寫入數據后，所做的修改馬上就能得到反映，用戶讀到的數據絕不會是陳舊的數據，保證了I/O高性能和數據完全一致性； 另一方面來說， HBase基于Hadoop生態系統的基因就已經決定了他自身的高度可擴展性、容錯性。

在數據模型上，Cassandra和HBase類似實現了一個key-value提供面向列式存儲服務，其系統設計參考了 Amazon Dynamo (發表于2007年) 分布式哈希（DHT）的P2P結構（實際上大部分Cassandra的初始工作都是由兩位從Amazon的Dynamo組跳槽到Facebook的工程師完成)，同樣具有很高的可擴展性和容錯性等特點。

除此之外， 相對HBase的主從結構，Cassandra去中心化的P2P結構能夠更簡單地部署和維護，比如增加一臺機器只需告知Cassandra系統新節點在哪，剩下的交給系統完成就行了。同時，Cassandra對多數據中心的支持也更好，如果需要在多個數據中心進行數據遷移Cassandra會是一個更優的選擇。

Eric Brewer教授提出的經典CAP理論認為任何基于網絡的數據共享系統，最多只能滿足數據一致性、可用性、分區容忍性三要素中的兩個要素。實際分布式系統的設計過程往往都是在一致性與可用性上進行取舍，相比于HBase數據完全一致性的系統設計，Cassandra選擇了在優先考慮數據可用性的基礎上讓用戶自己根據應用程序需求決定系統一致性級別。

比如：用戶可以配置QUONUM參數來決定系統需要幾個節點返回數據才能向客戶端做出響應，ONE指只要有一個節點返回數據就可以對客戶端做出響應，ALL指等于數據復制份數的所有節點都返回結果才能向客戶端做出響應，對于數據一致性要求不是特別高的可以選擇ONE，它是最快的一種方式。

從基因和發展歷史上來說，HBase更適合用做數據倉庫和大規模數據處理與分析（比如對網頁數據建立索引）， 而Cassandra則更適合用作實時事務和交互式查詢服務。Cassandra在國外市場占有比例和發展要遠比國內紅火， 在不少權威測評網站上排名都已經超過了HBase。目前Apache Cassandra的商業化版本主要由軟件公司DataStax進行開發和銷售推廣。另外還有一些NoSQL分布式數據庫如Riak, CouchDB也都在各自支持的廠商推動下取得了不錯的發展。

雖然我們也考慮到了HBase在實際應用中的不便之處比如對二級索引的支持程度不夠（只支持通過單個行鍵訪問，通過行鍵的范圍查詢，全表掃描），不過在明略的大數據基礎平臺上，目前整合的是依然是HBase。

理由也很簡單，HBase出身就與Hadoop的生態系統緊密集成，其能夠很容易與其他SQL on Hadoop框架（Cloudera Impala, Apache Phoenix, or Hive on Tez）進行整合，而不需要重新部署一套分布式數據庫系統，而且可以很方便地將同樣的數據內容在同一個生態系統中根據不同框架需要來變換存儲格式（比如存儲成Hive表或者Parquet格式）。

我們在很多項目中都有需要用到多種SQL on Hadoop框架，來應對不同應用場景的情況，也體會到了在同一生態系統下部署多種框架的簡便性。 但同時我們也遇到了一些問題， 因為HBase項目本身與HDFS和Zookeeper系統分別是由不同開源團隊進行維護的，所以在系統整合時我們需要先對HBase所依賴的其他模塊進行設置再對HBase進行配置，在一定程度上降低了系統維護的友好性。

目前我們也已經在考慮將Cassandra應用到一些新的客戶項目中，因為很多企業級的應用都需要將線上線下數據庫進行分離，HBase更適合存儲離線處理的結果和數據倉庫，而更適合用作實時事務和并發交互性能更好的Cassandra作為線上服務數據庫會是一種很好的選擇。

3

大數據安全篇

隨著越來越多各式各樣的數據被存儲在大數據系統中，任何對企業級數據的破壞都是災難性的，從侵犯隱私到監管違規，甚至會造成公司品牌的破壞并最終影響到股東收益。給大數據系統提供全面且有效的安全解決方案的需求已經十分迫切：

大數據系統存儲著許多重要且敏感的數據，這些數據是企業長久以來的財富

與大數據系統互動的外部系統是動態變化的，這會給系統引入新的安全隱患

在一個企業的內部，不同Business Units會用不同的方式與大數據系統進行交互，比如線上的系統會實時給集群推送數據、數據科學家團隊則需要分析存儲在數據倉庫內的歷史數據、運維團隊則會需要對大數據系統擁有管理權限。

因此為了保護公司業務、客戶、財務和名譽免于被侵害，大數據系統運維團隊必須將系統安全高度提高到和其他遺留系統一樣的級別。同時大數據系統并不意味著引入大的安全隱患，通過精細完整的設計，仍然能夠把一些傳統的系統安全解決方案對接到最新的大數據集群系統中。

一般來說，一個完整的企業級安全框架包括五個部分：

Administration: 大數據集群系統的集中式管理，設定全局一致的安全策略

Authentication: 對用戶和系統的認證

Authorization：授權個人用戶和組對數據的訪問權限

Audit：維護數據訪問的日志記錄

Data Protection：數據脫敏和加密以達到保護數據的目的

系統管理員要能夠提供覆蓋以上五個部分的企業級安全基礎設施，否則任何一環的缺失都可能給整個系統引入安全性風險。

在大數據系統安全集中式管理平臺這塊，由Hortonworks推出的開源項目Apache Ranger就可以十分全面地為用戶提供Hadoop生態圈的集中安全策略的管理，并解決授權(Authorization)和審計(Audit)。例如，運維管理員可以輕松地為個人用戶和組對文件、數據等的訪問策略，然后審計對數據源的訪問。

與Ranger提供相似功能的還有Cloudera推出的Apache Sentry項目，相比較而言Ranger的功能會更全面一些。

而在認證（Authentication）方面, 一種普遍采用的解決方案是將基于Kerberos的認證方案對接到企業內部的LDAP環境中， Kerberos也是唯一為Hadoop全面實施的驗證技術。

另外值得一提的是Apache Knox Gateway項目，與Ranger提高集群內部組件以及用戶互相訪問的安全不同，Knox提供的是Hadoop集群與外界的唯一交互接口，也就是說所有與集群交互的REST API都通過Knox處理。這樣，Knox就給大數據系統提供了一個很好的基于邊緣的安全（perimeter-based security）。

基于以上提到的五個安全指標和Hadoop生態圈安全相關的開源項目， 已經足已證明基于Hadoop的大數據平臺我們是能夠構建一個集中、一致、全面且有效的安全解決方案。

我市再ITjob管網上面找的

Python可以用來干什么？

1、做日常任務，比如下載視頻、MP3、自動化操作excel、自動發郵件。

2、做網站開發、web應用開發，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的。

許多大型網站就是用Python開發的，例如YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。

3、做網絡游戲的后臺，很多在線游戲的后臺都是Python開發的。

4、系統網絡運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老板重視。

5、3D游戲開發

Python也可以用來做游戲開發，因為它有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，目前來說就有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科學與數字計算

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那么簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

7、人工智能

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。Python語言對于人工智能來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智能+Python學科。

8、網絡爬蟲

爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的. 其中有一個庫叫 Requests ,這個庫是一個模擬HTTP請求的一個庫,非常的出名! 學過Python的人沒有不知道這個庫吧,爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。不過目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

9、數據分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之后，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面 關于數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等 都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。

而后續復雜計算中，對接機器學習相關算法，或者提供Web訪問接口，或是實現遠程調用接口，都非常簡單。

學習python具體能做什么工作呢？

Python的就業方向有很多，但是只有選擇適合自己的才能支撐自己走得更遠。

1、常規軟件開發

Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟件的開發工作，因此常規的軟件開發、腳本編寫、網絡編程等都屬于標配能力。

2、爬蟲

顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是很多小伙伴們學習Python的第一驅動力，總覺得Python就是天然為爬蟲而生，簡單快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鐘爬蟲即可，真的非常有成就感。無論營銷、運營還是產品經理，高效獲取有效數據已成為職場必備技能。

3、Python數據分析

如今公司的產品都建立在對用戶的分析之上，也就是所有的商業公司都需要這樣一個角色，學會了爬蟲，便有了數據來源，運用這些數據以及相應的爬蟲庫和excel表格，就可以進行簡單的數據分析。

4、Python Web網站工程師

Web一直都是不可忽視的存在，利用Python的框架做一些頁面精美的網站，Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar 等，可以幫助你快速搭建一個網站。

5、人工智能

Python是人工智能時代的頭牌語言，不管是機器學習 （Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，Python是人工智能工程師的必備技能之一。

6、自動化運維工程師

運維是必須而且一定要掌握Python語言，使用Python可以自動化批量管理服務器，起到1個人頂10個人的效果。它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。

7、Python自動化測試工程師

Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。

8、游戲開發

游戲服務器領域，主要負責網絡游戲的服務器功能開發、性能優化等工作。

Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，無論上述你選擇哪個方向，都是不會錯的。

大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

                

一、大數據采集技術

數據是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或采集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

       互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒

零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據采集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據傳感體系、網絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平臺所需的虛擬服務器，結構化、半結構化及非結構化數據的數據庫及物聯網絡資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術，大數據的網絡傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

                  二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾“去噪”從而提取出有效數據。

                  三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗余及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型數據庫技術，數據庫分為關系型數據庫、非關系型數據庫以及數據庫緩存系統。其中，非關系型數據庫主要指的是NoSQL數據庫，分為：鍵值數據庫、列存數據庫、圖存數據庫以及文檔數據庫等類型。關系型數據庫包含了傳統關系數據庫系統以及NewSQL數據庫。

開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

                  四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據源、多媒體數據庫、異質數據庫、遺產數據庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網絡方法和數據庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基于范例學習、遺傳算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網絡方法中，可細分為:前向神經網絡(BP算法等)、自組織神經網絡(自組織特征映射、競爭學習等)等。數據庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

                

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

       1.可視化分析。數據可視化無論對于普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。

       2.數據挖掘算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

      3.預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

      4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。

      5.數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

                           

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用于以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務云應用系統(道路監控、視頻監控、網絡監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據并行化處理技術，影視制作渲染技術，其他各種行業的云計算和海量數據處理應用技術等。

很赞哦!（816）