大数据离线计算技术总结
今天给大家分享大数据离线计算技术总结，其中也会对简述大数据离线分析的流程的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
云起实验室:基于EMR离线数据分析
通过开通登录EMR Hadoop集群，简单进行hive操作，使用hive对数据进行加载、计算等操作，可以展示如何构建弹性低成本的离线大数据分析系统。体验此场景后，可以掌握的知识有： EMR集群的基本操作，对EMR产品有初步的了解； EMR集群的数据传输和hive的简单操作，对如何进行离线大数据分析有初步的掌握。
以下哪些是离线分析的特点
1、这些是离线分析的特点：高效性：离线分析可以在没有实时数据输入的情况下进行，因此可以充分优化算法和资源利用，提高处理效率。由于不需要实时响应，离线分析可以***用更复杂、耗时的算法和处理方式。批量处理：离线分析以批量数据作为输入，对整个数据集进行分析。
2、仪器分析的主要特点 灵敏度高：大多数仪器分析法适用于微量、痕量分析。例如，原子吸收分光光度法测定某些元素的绝对灵敏度可达10^-14g。取样量少：化学分析法需用10-1～10-4g，仪器分析试样常在10-2～10-8g。
3、BDP是由阿里云推出的一个云端大数据分析平台，主要是面向企业用户，旨在为用户提供高效、稳定、安全、易用的数据分析服务。BDP具有支持多种数据源、分布式数据分析、数据探索、可视化数据展示等特点，可满足用户对于离线数据分析的各种需求。
4、Strava的主要特点： 离线记录功能：即使在没有网络的情况下，Strava也能准确记录用户的运动数据，包括步数、距离、速度和时间等。 数据分析与展示：软件提供了详细的数据分析功能，可以展示用户的运动轨迹、卡路里消耗以及进步情况等，帮助用户更好地了解自己的运动状况。
5、交互式查询（Interactive Query）： 这种方式适用于大规模数据的快速分析，如在线广告、搜索引擎和社交网络分析等。交互式查询的特点是响应速度快，可以在短时间内提供结果，同时支持用户交互，如实时调整查询条件和筛选数据。
大数据公司都会提到look-alike算法,到底有什么区别?
1、大数据公司常提及的look-alike算法，旨在通过机器学习与深度学习策略实现目标人群的扩展与优化营销投放。在微信看一看广告资源位的场景中，这一算法以具体实例进行了深入应用，展现了如何通过RALM模型框架实现从***人群扩展到“准而全”营销投放的策略。
2、look-alike的目的是基于目标人群，从海量用户中找出与之最相似的潜在用户，这一技术是受众定向技术的补充。它通过算法评估模型，基于***用户数据在广告平台的大数据库中发现相似人群，从而扩大营销覆盖范围。***用户，即品牌的核心用户或历史投放数据中的高价值用户，是look-alike策略的基础。
3、基于***用户进行相似人群扩展的方法被称为look-alike。需要注意的是，look-alike并不是一个特定的算法，而是一类建模方法的统称。在look-alike的整体分类中，Rule-based（基于规则的）是一种常见的方法。关于该方法的详细信息，可以参考论文《Effective Audience Extension in Online Advertising》。
4、Look-alike技术根据实现算法大致分为四类：基于相似度、基于回归模型、基于相似度扩展以及基于Attention的深度模型。其中，基于相似度的Look-alike方法通过计算用户间的距离来衡量相似度，可以***用最大值、平均值或基于概率的方式计算与***用户的整体相似度，时间复杂度高，难以应用于大规模数据集。
5、look like 是一个看起来像另一个 。look alike 是两个看起来相像 。look like 也是俩事物或人指看起来像.不过句子结构是A looks like B.look alike 的主语是俩个事物或人，不接宾语.意思是他们看起来相似。
6、Look-alike即相似人群扩展，即基于广告主提供的现有用户/设备ID，通过一定的算法评估模型，找到更多拥有潜在关联性的相似人群的技术。Look-alike可在保证精准定向效果的同时，扩大投放用户覆盖面。
关于大数据离线计算技术总结，以及简述大数据离线分析的流程的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
