2018年全国信息安全竞赛-安徽省大数据与人工智能应用类竞赛（本科组）--心得总结

本是古典何须时尚 2022-04-17 03:42 394阅读 0赞

## 2018年全国信息安全竞赛-安徽省大数据与人工智能应用类竞赛（本科组）--心得总结 ##

距离比赛结束近一个月了，比赛定于10月13-14日在安徽工业经济职业技术学院举行。最终取得了14名的成绩获得了二等奖。想想有必要写下这次比赛的一些心得体会。以前听到大数据觉得比较虚无缥缈，但却对其一直有一份好奇，可能正是因为这种好奇，让我有幸的参加了这次大数据竞赛，最终确定组了团队代表学校参赛。真正准备的时间准确的说只有一个月，从开学开始，但这一个月真的学到了很多很多未知的东西。第一次学会安装双系统，第一次写CSDN博客，第一次改装自己的电脑，第一次对大数据有了新的认识，第一次那么疯狂的学习和吸收知识。我想这次比赛给我带来的收获是巨大的，激发了我对计算机的兴趣，体会了团队分工合作的重要性，以及坚持不懈去学习新的知识。

一、竞赛相关信息：

*  竞赛环境：

竞赛操作系统：CentOS、编程语言：Java、Python、JavaScript。集成环境为PyCharm和Eclipse。

*  竞赛内容：

1.  大数据平台部署，根据要求完成平台环境搭建和测试15%
2.  大数据预处理，对给定的数据（数据并不完整，有重复等）进行预处理，使得数据准确、完整、一致、可用，并能够对数据格式进行转换。30%
3.  大数据分析，进行数据分析20%
4.  大数据可视化，对给定数据进行可视化展示，对可视化结果进行解释说明15%
5.  综合题，对给定的数据集，应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，求解一个给定的问题20%

二、个人心得体会

*  操作系统

学习大数据需要熟悉并掌握Linux操作统。Linux操作系统有很多版本：Ubuntu、Fedora、Debian、Centos等，比赛所用的操作系统是带图形界面的Centos6.8。可以说系统环境是一开始学习的最大障碍，这对我们来说还是未知的。由于电脑配置原因，我开始并没有尝试用虚拟机安装Linux操作系统，而是选择安装Ubuntu双系统。期间虽然各种问题各种坑，但是最终成功解决了Ubuntu18.04系统相关问题，熟悉Linux操作系统，掌握了一些基础的Linux命令：sudo、wget、cd、mkdir、ls、ssh、scp、vi、rm -rf、source、ifconfig、cp、tar -zxvf、mv等。有了环境搭建的前提。同时也让我写了第一篇CSDN博客，学会通过博客将自己解决问题的方法分享给他人，通过博客记下重要的笔记便于自己以后的回看，深入理解，分享一些自己的东西。

*  大数据平台部署（云服务器）

我准备的大数据环境包括：Hadoop、Zookeeper、HBase、MySQL、Hive、Spark、Sqoop、Flume的部署安装。实际问题双系统的Ubuntu只能解决Hadoop的伪分布式单节点安装，并不能解决Hadoop的完全分布式搭建。期间在学校大数据实验室网站上练习和熟悉了Hadoop的完全分布式搭建。因虚拟机比较吃电脑配置，后来决定使用云服务器安装和部署所需的大数据环境。因为是学生有优惠，分别在阿里云，百度云，腾讯云各租了一台云主机，系统是Centos7.0+，没有6.8版本的了。6.8和7.0+除了防火墙命令不同，其余命令几乎相同。6.8为iptables，7.0+是firewall。毕竟只有我使用了云服务器来搭建，当然也是遇到了各种问题，详细内容便不记录于此，博客中有记录。因为当时时间比较紧迫就没有改装电脑配置，赛后，我第一次改装自己的电脑，自己安装了8g内存条，以及128g固态硬盘。对电脑硬件配置有了些了解，也对今后的大数据学习有所帮助，毕竟之前是租的云服务器。大数据平台环境部署准备基本完成了。接下来就是反复练习搭建，前期每次搭建几乎都会遇到新的问题，然后一个一个去解决。比赛前我们进行了两次模拟计时演练，这是必要的，基础分当然要确保完全拿到。

*  大数据预处理和分析

大数据预处理和分析需要用到Java和Python，我们赛前准备的Java进行MapReduce处理，比赛时并没有用上。这次是利用Spark，Python和Hive进行预处理和分析。Spark和Hive我们准备的并不充分，只准备了Spark环境的搭建，Hive环境的搭建以及基本操作。这一部分丢分比较严重，所以后面要深入学习大数据，这部分是重点，掌握MySQL的基本命令行操作，SQL语句。熟练的使用Hive数据仓库和HQL。比赛时，我们那个赛场，用Python的队伍很多，实话说Python在大数据中的优势地位真的很大。数据挖掘，分析，处理，可视化都能用。后期我也会深入学习Python，这个当今很流行的语言。

*  大数据可视化

大数据可视化可以使用D3.js，Echarts，Highcharts对数据进行可视化，这部分不是很难，熟练的掌握js会占有很大的优势。相关官网也给出了实例和教程。比赛使用的是Echarts，我们准备的也是Echarts，有很多图的模板，如：折线图、柱状图、饼图、散点图等，竞赛时出的是一道折线图和一道雷达图，这部分资料我们没有准备充分，我们做出来了折线图，漏掉了雷达图。

*  综合应用题

不是很难，对数据进行分析，处理，最终用spark进行精确度计算。不过由于时间原因要进行题目复查，有些数据处理的不够，最终分析的精确度有些差异。

*  资料获取

开始有的资料仅仅只是些电子文档，后来老师推荐了厦门大学实验室网站，里面有不少大数据学习的资料。学校的实验室网站也有不少资料。但这些根本不够，用纸质资料去学习会遇到很多问题。个人比较偏爱视频资料和纸质资料结合看。可以说这一个月，学校图书馆五楼有关大数据的图书我基本都看了一遍，一些有用的借回来读，一次6本，读完再借。当然这么短时间并不能掌握，只能说对竞赛中的每一部分有了些概念性的了解，毕竟书本的实践性不强。所以就找了一些视频学习网站，如：腾讯课堂、慕课网、千峰网、尚学堂等，对每一部分进行视频学习。建议视频与纸质档或者电子档资料结合看效果更好些。

*  问题解决

整个比赛历程，从赛前到赛时都会遇到各种各样你会意想不到问题。装双系统误删Windows，双系统grub开机引导，Hadoop环境搭建，SSH免密登录，不连网的情况下安装MySQL，云服务器挖矿程序，hosts文件中服务器公私网ip问题等等，有的问题几小时，有的问题甚至可以困扰你几天，但是不能太固执己见，解决不了就要换种方法换个思路去尝试或者避免。比赛时遇到不会的问题需要灵活处理，比如一些数据量小的数据，实在不会处理，可以手动筛选，占时也不多。养成习惯，问题解决后，记下来解决方法，笔记文档保留，下次再碰到就能迎刃而解，也可以分享给他人，帮助别人解决问题。这也是我写博客的原因。后期我会写一个属于我自己的博客，将我的笔记，理解，经历分享在上面。

*  团队合作

团队合作真的真的真的很重要。首先大家的分工要很明确，因为时间很短，一个人不可能完成很多事，分工合作会大大提高效率。一个团队，几个志同道合的人有缘聚在一起，大家相互学习，相互鼓励，会给整个队伍中的每个人带来精神支撑，你不是一个人在奋斗。这也让我学会了团队间的沟通交流以及必要的鼓励。

*  不足之处

总结本次竞赛的不足之处后期都要深入学习。

1.  HiveQL（Hive的SQL语句）掌握不好，也可以说是MySQL的SQL语句掌握不好吧。Hive操作和MySQL操作很多类似。平时习惯了使用Navicat对MySQL进行图形化界面操作，对MySQL的命令行操作甚至一些基本SQL语句都不了解。
2.  Spark准备不充分，数据分析那块丢分严重。Spark还涉及Python和Scala语言。
3.  环境搭建这块，对环境的操作很熟，但是对HDFS，HBase，Hive，Spark等每一部分的概念、理解不够。
4.  缺少相关综合性实例或实验的练习，每一部分都是分开找资料学习的，平时练习也缺少一些综合性数据分析和处理练习。

三、总结

经历过这次比赛，总的来说收获很大。不仅激发了学习的兴趣，也掌握了一些适合自己的学习方法，提升了自己的能力。通过这次比赛，我学会了把学习目标变成某一小块，某段时间段内专心这一部分，解决后再去下一部分。养成了写博客的习惯，变向的记录心得，笔记，回看时便会更加深入的理解。学会融入团队，相互学习，相互交流，相互鼓励。这些有着共同爱好和志向的人，今后可能会成为帮助你的好朋友。还有就是要坚持不懈的去完成一件事，喜爱它，并为之付出。今后的路还很长，还需继续学习......