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大数据分析文件，提供给开发者的测试的数据，数据样本（218.87.132.193 - - [30/May/2013:19:06:12 +0800] "GET /static/image/common/swfupload.swf?preventswfcaching=1369911981262 HTTP/1.1" 200 13333）

本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 使用python对原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析； 使用Hive对清洗后的数据进行统计分析； 使用Sqoop把Hive产生的统计结果导出到mysql中； 两个日志文件，一共有200MB，符合大数据量级，可以作为推荐系统数据集和hadoop测试集。

随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。

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