SAS和Hadoop简介

将以简明易懂的方式介绍SAS数据挖掘的基本概念和应用。数据挖掘是利用SAS软件进行数据分析和模式识别的过程，通过这一过程，可以发现隐藏在大数据中的有价值信息。SAS数据挖掘工具的使用能够帮助用户从复杂数据中提取关键见解，从而支持业务决策和战略制定。

Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理海量数据。它由两部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。HDFS负责存储数据，而MapReduce负责处理数据。要部署Hadoop，需要安装HDFS和MapReduce，并进行配置。

理解数据封装的概念对于理解Hadoop至关重要。数据封装是一种将数据与操作数据的方法分离的技术。在Hadoop中，数据存储在HDFS（分布式文件系统）中，而计算框架（如MapReduce）用于处理数据。这种分离允许用户专注于数据逻辑，而无需担心底层存储和处理细节。

Hadoop始于Google的Nutch项目，后被开源。2006年，其核心组件NDFS和MapReduce被移出Nutch，成为Hadoop子项目。2007年，Apache Hadoop项目启动，专注于MapReduce和HDFS的独立开发。2008年，Hadoop成为Apache顶级项目。

Hadoop 2.7.2是一个开源框架，专注于分布式存储和计算，作为大数据处理的核心组成部分。此版本于2015年发布，为Linux环境提供稳定运行，满足企业大规模数据处理需求。核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）。更新特性包括YARN（全局资源管理）、高可用性支持、NameNode Federation（多实例管理）、Erasure Coding（节省存储空间的冗余策略）及性能优化。在Linux环境中的部署与配置需要安装Java环境并解压hadoop-2.7.2.tar.gz至指定目录。

Apache Hadoop作为广泛应用的开源分布式存储和计算框架，推动了大数据处理的发展。在超过1000个节点的集群中，如何有效收集和分析集群信息成为关键问题。Apache Chukwa作为Hadoop的扩展，专为监控大型分布式系统设计，特别是在Hadoop环境中扮演重要角色。它支持超过2000个节点的集群监控，能够处理每天产生的大量数据，提供监控、分析和优化集群性能的功能。Chukwa的核心架构包括agents、adaptors、collectors和HICC，为用户提供全面的数据展示和性能优化工具。

多元统计和SAS系统的综合应用 (4)-(6) (SAS统计分析基础) #### SAS系统简介SAS（Statistical Analysis System），即统计分析系统，是数据处理与统计分析领域内的国际标准软件之一，被广泛应用于全球各行业的数据分析工作中。本章节主要介绍SAS的基本概念、操作环境以及初步的编程技巧。 ##### 1. SAS系统的特点SAS系统作为一款大型集成式模块化软件包，其核心部分是Base SAS软件，此外还有多个可选模块如SAS/STAT、SAS/GRAPH等，这些模块共同构成了一个强大的数据分析平台。 - 操作简便：SAS的设计理念是为非计算机专业的用户提供一个易于学习和使用的软件系统。通过使用类似于自然英语的非过程化语言——SAS语言，用户可以轻松地编写程序来解决复杂的数据处理问题。 - 数据管理和统计分析一体化：SAS的程序结构由DATA步（用于数据处理）和PROC步（用于数据分析）两个基本步骤组成。这种设计确保了数据管理与统计分析能够紧密结合，使得用户可以在同一环境中高效地完成数据预处理到最终分析的整个流程。 - 适用性强、应用面广：无论是初学者还是有经验的用户，无论是何种类型的数据，也无论是何种应用需求，SAS都能够满足。同时，SAS还支持多种操作系统环境，具有很强的扩展性。 ##### 2. SAS软件的历史与发展SAS系统最初由美国北卡罗来纳州立大学的研究人员于1966年开始研发，并于1976年成立了SAS软件研究所公司。自那时以来，SAS不断发展壮大，推出了多个版本，最新的版本已经发展到了SAS 9.1。目前，全球超过120个国家和地区超过31000个机构在使用SAS系统，涉及政府、科研、教育、生产等多个领域。 ##### 3. SAS系统的基本操作- 启动SAS软件：可以通过菜单方式或者快捷方式启动SAS系统。例如，在Windows环境下，可以通过“开始”菜单中的“程序”选项找到SAS并启动。 - SAS工作界面：SAS的工作界面主要包括三个基本窗口——程序编辑窗口(PGM)、日志窗口(LOG)和输出窗口(OUTPUT)，这些窗口是用户与SAS系统交互的主要工具。 - 程序编辑窗口(PGM)：用于输入和编辑SAS语句。 - 日志窗口(LOG)：显示当前SAS会话的信息，

浏览和修改SAS数据集需要使用ViewTable进行浏览、编辑，并使用Proc Print来输出。在SAS系统中，操作前需设定好SAS数据库，确保数据集存储在正确的数据库中。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。