目前，不少人都會(huì )對大數據分析有著(zhù)濃厚的興趣，那么什么是大數據分析?大數據分析是指對海量的數據進(jìn)行分析。大數據有4個(gè)顯著(zhù)的特點(diǎn)， 海量數據、急速、種類(lèi)繁多、數據真實(shí)。大數據被稱(chēng)為當今最有潛質(zhì)的IT詞匯，接踵而來(lái)的的數據挖掘、數據安全、數據分析、數據存儲等等圍繞大數據的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。以下是小編為你整理的如何學(xué)會(huì )大數據 ?

大數據分析的具體含義如下 ?

數據分析可以讓人們對數據產(chǎn)生更加優(yōu)質(zhì)的詮釋?zhuān)哂蓄A知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。 ?

大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的*實(shí)踐。通過(guò)按部就班的流程和工具對數據進(jìn)行分析可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。

不管使用者是數據分析領(lǐng)域中的專(zhuān)家，還是普通的用戶(hù)，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化?？梢暬梢灾庇^(guān)的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶(hù)得到理想的結果。 ?

大數據已經(jīng)不像前些年給人一種虛無(wú)縹緲的感覺(jué)，而當下最重要的是對大數據進(jìn)行分析，只有經(jīng)過(guò)分析的數據，才能對用戶(hù)產(chǎn)生最重要的價(jià)值，越來(lái)越多人開(kāi)始對什么是大數據分析產(chǎn)生聯(lián)想，所以大數據的分析方式在整個(gè)IT領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。 ?

雅虎的開(kāi)源代碼 ?

Pig(ad-hoc腳本) ?

由yahoo!開(kāi)源，設計動(dòng)機是提供一種基于MapReduce的ad-hoc(計算在query時(shí)發(fā)生)數據分析工具 ?

Pig定義了一種數據流語(yǔ)言—Pig Latin，它是MapReduce編程的復雜性的抽象,Pig平臺包括運行環(huán)境和用于分析Hadoop數據集的腳本語(yǔ)言(Pig Latin)。 ?

其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列將腳本轉換為MapReduce任務(wù)在Hadoop上執行。通常用于進(jìn)行離線(xiàn)分析。 ?

Sqoop(數據ETL/同步工具) ?

Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫(xiě)，主要用于傳統數據庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質(zhì)上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容錯性。 ?

Sqoop利用數據庫技術(shù)描述數據架構，用于在關(guān)系數據庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。 ?

Flume(日志收集工具) ?

Cloudera開(kāi)源的日志收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點(diǎn)。 ?

它將數據從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫(xiě)入目標的路徑的過(guò)程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數據。 ?

同時(shí)，Flume數據流提供對日志數據進(jìn)行簡(jiǎn)單處理的能力，如過(guò)濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫(xiě)往各種數據目標(可定制)的能力。 ?

總的來(lái)說(shuō)，Flume是一個(gè)可擴展、適合復雜環(huán)境的海量日志收集系統。當然也可以用于收集其他類(lèi)型數據 ?

學(xué)大數據要準備什么 ?

工欲善其事必先利其器。學(xué)習大數據，對電腦的配置建議：i5、i7第六代起(*不是低電壓版)，內存16G起，安裝固態(tài)硬盤(pán)。 ?

筆記本便攜，臺式機相同價(jià)位配置更好，根據個(gè)人需要選擇。 ?

大數據相對而言自學(xué)門(mén)檻較高。網(wǎng)上教程不少，為了盡快學(xué)會(huì )能在工作中運用的知識和技術(shù)，應當如何選擇才能避免彎路? ?

你需要尋找一個(gè)以“學(xué)以致用”為目標的大數據學(xué)習路線(xiàn)圖。

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外行看熱鬧內行看門(mén)道。一份能指導程序員找到高薪大數據崗位工作的學(xué)習路線(xiàn)圖，應該是重視基礎、強調實(shí)戰、緊跟企業(yè)需求的。 ?

在選定學(xué)習路線(xiàn)圖的時(shí)候，不妨多了解制訂學(xué)習路線(xiàn)圖的學(xué)校是不是緊跟技術(shù)發(fā)展?有沒(méi)有教學(xué)經(jīng)驗?教出來(lái)的學(xué)生就業(yè)狀況如何? ?

有了大數據學(xué)習路線(xiàn)圖，現在要做的就是按照路線(xiàn)圖的順序尋找教程了，這一步同樣需要認真仔細挑選真正高品質(zhì)的教程，視頻、書(shū)籍不限。 ?

學(xué)習過(guò)程中難免遇到疑難，多加幾個(gè)學(xué)習群，跟同好交流探討，也可以在懈怠的時(shí)候互相打氣。 ?

實(shí)戰項目就是檢驗你學(xué)習成果的時(shí)候了。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習，你已經(jīng)有了經(jīng)驗，項目的尋找難度并不大，這里不再贅述。 ?

Hadoop大未來(lái)

Hadoop在2008年就已經(jīng)是頂級的Apache項目，之后被各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭挖掘開(kāi)發(fā)并且商業(yè)化。如果市場(chǎng)上已經(jīng)有不少成熟的Hadoop分析產(chǎn)品。這些基于Hadoop的產(chǎn)品有重新給Hadoop注入了新的活動(dòng)。Hadoop將作為大數據分析的一個(gè)起點(diǎn)，使得分析未來(lái)可以智能化，使得人工智能更加普遍。 ?

目前谷歌已經(jīng)不再使用Hadoop架構(可以解決PB級別的數據)，而是使用DataFlow結構在完成EB級別數據的分析，并且是基于對Hadoop架構的升級。這是一個(gè)可喜的消息，這不意味著(zhù)Hadoop已經(jīng)成為歷史，而更說(shuō)明Hadoop架構和其中思想的巨大潛力! ?

基于Hadoop的分析架構越來(lái)越多，相應的，大數據對現實(shí)世界的分析成果會(huì )越來(lái)越多。這些才是普通人可以實(shí)實(shí)在在感受到的大數據。比如購物，學(xué)習，健康，旅游等等都會(huì )變得更加便捷安全。 ?

大數據給我們帶來(lái)許多好處，但同時(shí)也產(chǎn)生了不少新問(wèn)題。比如數據隱私，大數據安全，數據濫用等等。這些都將是需要大家達成共識的下一個(gè)議題。