手机导航一般是用在线导航准确还是离线导航准确？（大数据的框架主要学习和使用什么呢？）
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1、手机导航一般是用在线导航准确还是离线导航准确？
的准确性与在线导航或离线导航无关。精度是一样的。不同的是，线上导航可以有实时路况(需要交通)，线下导航可以没有实时路况(不需要交通)。
2、大数据的框架主要学习和使用什么呢？
什么是的大数据？大数据，IT行业术语，指的是可以 传统的软件工具在一定的时间范围内是无法捕捉、管理和处理的。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
Victor Mayer-scho《大数据时代》的大数据》是指所有数据都用于分析和处理，而不是随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的5V特征(IBM提出):体量(大数量)、速度(高速度)、多样性(多样性)、价值(低价值密度)、准确性(真实性)。
大数据开发学习路线:第一阶段:Hadoop生态架构技术1。语言基础Java:可以了解并练习Java虚拟机的内存管理，以及多线程、线程池、设计模式、并行化，不需要深入掌握。Linux:系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉度等。Python:基础语法、数据结构、函数、条件判断、循环等基础知识。2.环境的准备。这里 如何建立一个完全分布式的windows计算机，有1个主机和2个从机。虚拟机，Linux系统(Centos6.5)，Hadoop安装包，Hadoop全分布式集群环境都在这里准备好了。3.MapReduceMapReduce分布式离线计算框架是Hadoop的核心编程模型。4.HDFS1.0/2.0HDFS可以提供高吞吐量的数据访问，适用于大规模数据集。5.Yarn(Hadoop2.0)Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。6.HiveHive是一个数据仓库，所有数据都存储在HDFS上。Hive主要用来写Hql。7.SparkSpark是一个快速通用的计算引擎，专为大规模数据处理而设计。8.SparkStreamingSpark Streaming是一个实时处理框架，数据是逐批处理的。9.SparkHiveSpark是Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交给Spark集群进行计算，可以提高Hive查询的性能。10、Stormstrom是一个实时计算框架。Stormstrom实时处理每一条新数据，一条一条，可以保证数据处理的及时性。1.ZookeeperZookeeper是很多大数据框架的基础，也是集群的管理者。12.HbaseHbase是一个Nosql数据库，它是高度可靠的、面向列的、可伸缩的和分布式的。13.Kafkakafka是一个消息中间件，充当中间缓冲层。14.FlumeFlume通常用于从应用程序生成的日志文件中收集数据。一般有两个过程。一种是Flume采集数据，存储在Kafka中，方便Storm或SparkStreaming实时处理。另一个过程是Flume收集的数据存储在HDFS上，以便以后可以使用hadoop或spark进行离线处理。
第二阶段:数据挖掘算法1、中文分词开源词库的离线和在线应用2、自然语言处理的文本关联算法3、基于CB、CF的推荐算法、归一化方法、Mahout应用。4.分类算法NB、SVM5、回归算法LR、决策树6、聚类算法分层聚类、Kmeans7、神经网络和深度学习NN、Tensorflow
以上是学习Hadoop开发的详细路线。如果需要了解具体框架的开发技术，可以咨询Gamigu的大数据老师了解详情。
学习大数据开发需要掌握哪些技术？(1)Java开发入门，Java语言基础，熟悉Eclipse开发工具，Java语言基础，Java流控制，Java字符串，Java数组和类和对象，数字处理类和核心技术，I/O和反射，多线程，Swing程序和集合类。
(2)HTML，CSS和JavaPC网站布局，HTML5 CSS3基础，WebApp页面布局，原生Java交互功能开发，Ajax异步交互，jQuery应用。
(3)JavaWeb与数据库，JavaWeb开发核心，JavaWeb开发内幕
LinuxHadoop生态系统Linux系统、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架分布式计算框架和SparkStrom生态系统。
(1) Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—流式大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战1:基于Spark的推荐系统(某一线公司真项目)、实战二:Sina.com(www.sina.com.cn)
(2)storm技术架构系统storm原理与基础、消息队列kafka、R
3、按需维保对电梯实时监测？
。A1、数据准备:实时获取电梯运行数据并拉取之前某段时间电梯正常运行的历史数据。数据项包括电梯运行速度、电梯运行加速度、电梯轿厢温度和电梯振动幅度，根据电梯的品牌和型号将数据项收集并分类到离群点检测模型中；
A2。预警检测:通过分析实时数据与历史数据相比产生的局部异常值，将分析后的数据带入故障风险预警模型进行风险预测，故障风险预警模型通过计算输出风险系数；
A3。数据存储:根据数据是否属于离群值，存储在离群值数据库中；对于异常值，它们存储在异常值数据库中；对于非异常值，它们存储在非异常值数据库中。
离线维护日期评估用于在故障前提醒维护，具体包括以下步骤:
B1、获取电梯故障数据，根据电梯的品牌和型号统计故障发生的平均间隔周期，获取按需维护的平均间隔周期；
B2。统计最近间隔期内实时在线预警分析过程获得的电梯运行风险系数的平均值，从高到低排序；
B3。对于单台电梯，根据风险系数，在按需平均维保间隔周期的基础上，结合维保资源延长或缩短维保周期。危险系数高的电梯适当缩短，危险系数低的电梯适当加长。
Redis如pv uv在echo 3-@ . com amp；;s指数统计。
统计数据，例如查询场景，通常在es中使用。
统计数据等经常使用hbase更新。
如果统计数据格式不固定，使用mongo。
