大數據，是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據有譬如Hadoop等開(kāi)源大數據項目的，編程語(yǔ)言的，以下就大數據底層技術(shù)說(shuō)下。有四方面，其實(shí)也代表了部分通用大數據底層技術(shù)：Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過(guò)以下核心技術(shù)來(lái)支撐PB級的大數據。以下是小編為你整理的大數據怎樣學(xué)習 ?

跨粒度計算(In-DatabaseComputing) ?

Z-Suite支持各種常見(jiàn)的匯總，還支持幾乎全部的專(zhuān)業(yè)統計函數。得益于跨粒度計算技術(shù)，Z-Suite數據分析引擎將找尋出*化的計算方案，繼而把所有開(kāi)銷(xiāo)較大的、昂貴的計算都移動(dòng)到數據存儲的地方直接計算，我們稱(chēng)之為庫內計算(In-Database)。這一技術(shù)大大減少了數據移動(dòng)，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。 ?

并行計算(MPP Computing) ?

Z-Suite是基于MPP架構的商業(yè)智能平臺，她能夠把計算分布到多個(gè)計算節點(diǎn)，再在指定節點(diǎn)將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是服務(wù)器還是普通的PC，她對網(wǎng)絡(luò )條件也沒(méi)有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平臺，Z-Suite能夠充分發(fā)揮各個(gè)節點(diǎn)的計算能力，輕松實(shí)現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based) ?

Z-Suite是列存儲的?；诹写鎯Φ臄祿?，不讀取無(wú)關(guān)數據，能降低讀寫(xiě)開(kāi)銷(xiāo)，同時(shí)提高I/O 的效率，從而大大提高查詢(xún)性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來(lái)，數據占有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術(shù)，節省了存儲設備和內存的開(kāi)銷(xiāo)，卻大大了提升計算性能。 ?

內存計算 ?

得益于列存儲技術(shù)和并行計算技術(shù)，Z-Suite能夠大大壓縮數據，并同時(shí)利用多個(gè)節點(diǎn)的計算能力和內存容量。一般地，內存訪(fǎng)問(wèn)速度比磁盤(pán)訪(fǎng)問(wèn)速度要快幾百倍甚至上千倍。通過(guò)內存計算，CPU直接從內存而非磁盤(pán)上讀取數據并對數據進(jìn)行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實(shí)現大數據分析的關(guān)鍵應用技術(shù)。 ?

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大數據的發(fā)展史 ?

從技術(shù)上看，大數據[1]與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無(wú)法用單臺的計算機進(jìn)行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和/或虛擬化技術(shù)。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代[4]》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據的方法)大數據的4V特點(diǎn)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。 ?

早在1980年，著(zhù)名未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書(shū)中，將大數據熱情地贊頌為第三次浪潮的華彩樂(lè )章。不過(guò)，大約從2009年開(kāi)始，大數據才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。美國互聯(lián)網(wǎng)數據中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數據每年將增長(cháng)50%，每?jì)赡瓯銓⒎环?，而目前世界?0%以上的數據是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設備、汽車(chē)、電表上有著(zhù)無(wú)數的數碼傳感器，隨時(shí)測量和傳遞著(zhù)有關(guān)位置、運動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數據信息。 ?

大數據的意義是由人類(lèi)日益普及的網(wǎng)絡(luò )行為所伴生的，受到相關(guān)*、企業(yè)采集的，蘊含數據生產(chǎn)者真實(shí)意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬云在淘寶十周年晚會(huì )上，將卸任阿里集團CEO的職位，并在晚會(huì )上做卸任前的演講，馬云說(shuō)，大家還沒(méi)搞清PC時(shí)代的時(shí)候，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)了，還沒(méi)搞清移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，大數據時(shí)代來(lái)了。 ?

從海量數據中提純出有用的信息，這對網(wǎng)絡(luò )架構和數據處理能力而言也是巨大的挑戰。在經(jīng)歷了幾年的批判、質(zhì)疑、討論、炒作之后，大數據終于迎來(lái)了屬于它的時(shí)代。2012年3月22日，奧巴馬*宣布投資2億美元拉動(dòng)大數據相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將大數據戰略上升為*戰略。奧巴馬*甚至將大數據定義為未來(lái)的新石油。 ?

大數據時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到，大數據的核心在于為客戶(hù)挖掘數據中蘊藏的價(jià)值，而不是軟硬件的堆砌。因此，針對不同領(lǐng)域的大數據應用模式、商業(yè)模式研究將是大數據產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。我們相信，在*的統籌規劃與支持下，通過(guò)各地方*因地制宜制定大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略，通過(guò)國內外IT龍頭企業(yè)以及眾多創(chuàng )新企業(yè)的積極參與，大數據產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展前景十分廣闊。 ?

大數據就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話(huà)它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng )新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng )新，大數據會(huì )逐步為人類(lèi)創(chuàng )造更多的價(jià)值。 ?

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學(xué)習Python的網(wǎng)絡(luò )編程 ?

在我們這個(gè)時(shí)代 ，相信大多數是離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)的，我們要學(xué)習網(wǎng)絡(luò )編程。一般了解一下三個(gè)方面就可以了。 ?

寫(xiě)出基本的TCP連接，知道編寫(xiě)TCP的各個(gè)步驟，例如創(chuàng )建socket、綁定port、端口復用等，對TCP稍微做了解，知道協(xié)議的每個(gè)字段，了解三次握手 ?

了解基本的服務(wù)器并發(fā)模型，例如多進(jìn)程、多線(xiàn)程、IO復

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了解一些網(wǎng)絡(luò )庫例如twisted ?

Python高級進(jìn)階(一)：Web方向 ?

在我們學(xué)習完成之前的基礎知識之后，我們就要開(kāi)始學(xué)習實(shí)戰項目了。我們可以使用Python編寫(xiě)一個(gè)博客網(wǎng)站。通過(guò)網(wǎng)站的編程知識的學(xué)習。我們可以充分鞏固我們之前所學(xué)的文件操作，數據庫編程以及網(wǎng)絡(luò )編程。是學(xué)習提高的好方法。一般Django框架是學(xué)習Python Web編程的*框架。 ?

Python高級進(jìn)階(二)：人工智能方向 ?

Python在人工智能方向上的運用是非常廣泛的。深度學(xué)習是我們需要掌握的，我們可以學(xué)習谷歌的開(kāi)源人工智能框架TensorFlow。以及Numpy這種工具可用來(lái)存儲和處理大型矩陣，是學(xué)習人工智能敲門(mén)磚。在掌握這些知識以后，我相信大家就可以根據自己的實(shí)際情況來(lái)進(jìn)入深入學(xué)習了。 ?

大數據的可視化分析

進(jìn)行大數據分析，雖說(shuō)各個(gè)行業(yè)都不一定相同，但是基本思路都是一樣的，分析的對象有：市場(chǎng)，用戶(hù)，渠道，效果，這幾大類(lèi)，如果有條件還可以進(jìn)行分支拓展。 ?

對市場(chǎng)/行業(yè)進(jìn)行大數據收集，分析：比如說(shuō)，數據收集的方向，可以從大方向以及小方向進(jìn)行，大的方向可以從政治，經(jīng)濟，社會(huì )，技術(shù)這幾個(gè)入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。 ?

對于用戶(hù)的調查，可以開(kāi)展用戶(hù)畫(huà)像，數據內容包括：身份，行為，居住，交際圈等，往小了分，還有可以分為年齡，性別，學(xué)歷，消費情況，興趣愛(ài)好，在哪些圈子等等.... ?

對產(chǎn)品進(jìn)行數據分析，可以從人群——市場(chǎng)——渠道——產(chǎn)品，這四個(gè)輪回，通過(guò)人群，可以得到市場(chǎng)，通過(guò)渠道可以得到人群，通過(guò)人群又可以得到產(chǎn)品的使用情況。 ?

要進(jìn)行大數據分析，光有上面還是不夠的，還需要進(jìn)行一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)效果的分析，分析的方向，包括用戶(hù)的行為，渠道的流量變化，以及一個(gè)最終的成本收益，投資回報率等。 ?

根據對營(yíng)銷(xiāo)效果的分析，從而可以分析出不同渠道的一個(gè)流量以及收益情況，從中就可以篩選出渠道的優(yōu)勢以及劣勢，再集中匯集跟分析報告，這樣就可以定出方案了。