发布网友 发布时间:2022-04-20 09:59
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热心网友 时间:2023-07-14 22:51
大数据具体分为:基础阶段、存储阶段、架构设计阶段、实时计算阶段、数据采集阶段、商业实战阶段。
大数据的学习内容有很多,具体包括如下:
1、 大数据基础阶段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基础、Oracle基础、 MongoDB、 redis;
2、大数据存储阶段: hbase、hive、 sqoop;
3、大数据架构设计阶段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka;
4、大数据实时计算阶段: Mahout、 Spark、 storm;
5、大数据数据采集阶段: Python、 Scala;
6、大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。
大数据的重要性:
大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)五大特点。它并没有统计学的抽样方法,只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。