大數據(big data,mega data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。那么大數據有哪些意義?可以應用到哪些領(lǐng)域，以下是小編為你整理的大數據都要學(xué)什么 ?

變革價(jià)值的力量 ?

未來(lái)十年，決定*是不是有大智慧的核心意義標準(那個(gè)”思想者”)，就是國民幸福。一體現到民生上，通過(guò)大數據讓事情變得澄明，看我們在人與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義;二體現在生態(tài)上，看我們在天與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義?？傊?，讓我們從年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來(lái)10年意義澄明時(shí)代。

變革經(jīng)濟的力量 ?

生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費者不認同的，就賣(mài)不出去，就實(shí)現不了價(jià)值;只有消費者認同的，才賣(mài)得出去，才實(shí)現得了價(jià)值。大數據幫助我們從消費者這個(gè)源頭識別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現價(jià)值。這就是啟動(dòng)內需的原理。 ?

變革組織的力量 ?

隨著(zhù)具有語(yǔ)義網(wǎng)特征的數據基礎設施和數據資源發(fā)展起來(lái)，組織的變革就越來(lái)越顯得不可避免。大數據將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò )結構產(chǎn)生無(wú)組織的組織力量。*反映這種結構特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。 大數據之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過(guò)追隨意義而獲得智慧。 ?

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那大數據處理技術(shù)怎么學(xué)習 ?

首先我們要學(xué)習Java語(yǔ)言和Linux操作系統，這兩個(gè)是學(xué)習大數據的基礎，學(xué)習的順序不分前后。 ?

Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習大數據要學(xué)習那個(gè)方向呢?只需要學(xué)習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數據技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當然Java怎么連接數據庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學(xué)說(shuō)Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊，為什么不學(xué)習一下，我這里不是說(shuō)學(xué)這些不好，而是說(shuō)學(xué)這些可能會(huì )用你很多時(shí)間，到*工作中也不常用，我還沒(méi)看到誰(shuí)做大數據處理用到這兩個(gè)東西的，當然你的精力很充足的話(huà)，可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理，不要只學(xué)API，這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解，因為這兩個(gè)技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 ?

Linux：因為大數據相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以L(fǎng)inux要學(xué)習的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對你快速掌握大數據相關(guān)技術(shù)會(huì )有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò )環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì )shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術(shù)學(xué)習起來(lái)更快。 ?

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硬盤(pán)故障預測 ?

硬盤(pán)是服務(wù)器硬件故障率*的一個(gè)部件，如果能提前預測到硬盤(pán)故障，對業(yè)務(wù)體驗、完善備件管理都有莫大的收益。這也是基礎架構運營(yíng)在經(jīng)歷自動(dòng)化、流程化后，需要進(jìn)一步提升運營(yíng)效率、降低運營(yíng)成本的天然要求。 ?

涉及硬盤(pán)的運營(yíng)數據包括業(yè)務(wù)IO數據、硬盤(pán)內部的SMART和硬盤(pán)運行的環(huán)境變量數據(溫度和濕度)。目前，運營(yíng)系統對IO數據是每小時(shí)采集一次，SMART數據每三小時(shí)采集一次，溫度和濕度每半小時(shí)采集一次，這些數據合計起來(lái)每天的記錄數上億條。 ?

分析過(guò)程如下：存儲類(lèi)機型，看到一段時(shí)間統計出來(lái)的IO的利用率并不高，并且是寫(xiě)少讀多的應用，是否可以考慮使用IOPS相對不高的廉價(jià)硬盤(pán)?還是業(yè)務(wù)的架構存在優(yōu)化的空間?

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服務(wù)器利用率分析給運營(yíng)帶來(lái)的好處在于： ?

結合業(yè)務(wù)模型，發(fā)現業(yè)務(wù)應用服務(wù)器的短板，在發(fā)現并修復系統架構缺陷的同時(shí)，提高整體利用率; ?

對機型選型的優(yōu)化，例如對于磁盤(pán)容量使用率不高的機型，在后續的機型定制中減少硬盤(pán)的數量。 ?

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可視化分析 ?

大數據分析的使用者有大數據分析專(zhuān)家，同時(shí)還有普通用戶(hù)，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單。 ?

數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類(lèi)型和格式才能更加科學(xué)的呈現出數據本身具備的特點(diǎn)，也正是因為這些被全世界統計學(xué)家所公認的各種 統計方法，才能深入數據內部，挖掘出公道的價(jià)值，另外一個(gè)方面也是y因為有這些數據挖掘的算法才能更快的處理大數據。 ?

預測性分析能力：大數據分析最重要的應用領(lǐng)域之一就是預測性分析，從大數據種挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數據，從而預測未來(lái)的數據。 ?

語(yǔ)義引擎：大數據分析廣泛應用于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘，可從用戶(hù)的檢索關(guān)鍵詞，標簽關(guān)鍵詞或其他輸入語(yǔ)義，分析，判斷用戶(hù)需求。從而實(shí)現更好的用戶(hù)體驗和廣告匹配。 ?