大数据基础-数据可视化技术.pdf

第9章 数据可视化技术 华中科技大学软件学院 数据可视化 2 通过图表可视化分析数据结果，不仅能让数据更加生动、形象，便于用户发现 数据中隐含的规律与知识，而且这也是软件工程师与数据工程师合作的最终工 作成果，有助于帮助用户理解大数据技术的价值。在Hadoop生态群中，核心部 件（如HDFS、Yarn和HBase等）都提供可视化的集群管理功能，便于用户直观、 快速地了解集群的运行状态；第6章Kylin、Superset及第8章的Zeppelin等OLAP 工具的重要任务是为用户提供在线可视化分析功能。但在企业级应用开发中， 在前面章节中提到的技术无法直接集成到应用系统，还需要使用基于桌面、Web 等的可视化组件进行定制开发。 本章简单介绍数据可视化的发展历史、可视化工具分类，重点结合ECharts介绍 Web可视化组件生成方法，并给出Java Web开发与相关大数据组件的数据集成， 以展现数据可视化结果。 目录 3 数据可视化概述 数据可视化工具 可视化组件与Echarts示例 与大数据平台集成 习题 数据可视化概述 4 数据可视化，是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，然 数据可视化是将复杂的数据转化为易于理解的图形或图像的过程，其目标是揭示隐藏在大量数据背后的模式、趋势和关联，从而提升数据洞察力。数据可视化技术在大数据领域扮演着至关重要的角色，因为它使得非专业人士也能理解和解读数据，进一步推动了大数据技术在商业决策、科学研究和社会分析中的应用。 数据可视化的历史可以追溯到18世纪，William Playfair发明了柱状图和折线图，开创了数据可视化的先河。随着时间的推移，数据可视化逐渐发展，尤其是在19世纪，南丁格尔的玫瑰图就是一个典型的例子，它有效地展示了克里米亚战争中不同死亡原因的比例，对提高战地医疗条件产生了深远影响。 进入20世纪，数据可视化方法变得多样化，包括面积与尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、地域空间可视化和概念可视化等。面积与尺寸可视化通过图形的大小或面积展示数据差异；颜色可视化利用颜色的深浅表示数据强度；图形可视化将具体图形与数据结合，使信息更直观；地域空间可视化在地图上展示数据，便于地域分析；概念可视化则将抽象数据转化为易于理解的形式。 在大数据环境中，数据可视化工具扮演了重要角色。Hadoop生态系统的组件如HDFS、Yarn和HBase提供了集群状态的可视化管理，而OLAP工具如Kylin、Superset和Zeppelin则专注于在线可视化分析。然而，这些工具通常不能直接集成到企业应用中，因此需要借助桌面应用、Web组件等进行定制开发。 ECharts是一个广泛使用的Web可视化组件，它提供了丰富的图表类型和交互功能，能够方便地与Java Web开发结合，实现与大数据组件的数据集成。ECharts的使用涵盖了从数据处理到图表渲染的全过程，使得开发者能够创建出具有吸引力且信息丰富的数据可视化应用。 在企业级应用开发中，选择合适的可视化工具至关重要。例如，Microsoft Excel作为桌面工具，适合个人和小型团队进行数据分析；而Oracle BI和Superset等在线工具更适合大型组织，提供强大的协作和权限管理功能；Web数据可视化工具如D3.js和ECharts则为Web应用程序提供了高度自定义的可视化解决方案。 数据可视化技术是大数据时代的关键组成部分，它能够将复杂的数据转化为直观的图形，帮助用户发现数据中的模式，提高决策效率。随着技术的进步，数据可视化将继续创新，提供更丰富、更智能的工具和方法，以满足日益增长的数据分析需求。