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1.大數據開(kāi)發(fā)體系
大數據開(kāi)發(fā)技術(shù)的學(xué)習體系是非常寬泛的,學(xué)習的知識不僅多而且難度巨大。因此在學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)過(guò)程中,既要學(xué)習并積累好編程基礎知識、不斷豐富和加強知識結構,也需要在實(shí)際的項目中鍛煉自身、汲取更多的實(shí)戰經(jīng)驗。
2.如何成為大數據開(kāi)發(fā)工程師
以大數據開(kāi)發(fā)為例子,初學(xué)者要學(xué)習的知識量還是很大的,涉及到操作系統、編程語(yǔ)言、算法設計數據結構數據庫大數據平臺等內容,在學(xué)習這些內容的過(guò)程中,還需要輔助大量的實(shí)驗。剛開(kāi)始學(xué)習語(yǔ)言編程*的得就從Java開(kāi)始。
3.學(xué)習大數據的相關(guān)領(lǐng)域
目前,大數據的應用越來(lái)越廣泛,比如涉及到的金融大數據、交通大數據、醫療大數據等等的應用,應用范圍之廣顯而易見(jiàn),我們可以看出,大數據技術(shù)已經(jīng)滲透到生活的方方面面;大數據的出現將人類(lèi)社會(huì )帶進(jìn)了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代,這不僅僅是信息技術(shù)發(fā)展的終極目標,也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展核心的驅動(dòng)力。

4.本科生能學(xué)大數據設置嗎
本科生學(xué)習大數據可以立足于自身的專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)來(lái)選擇不同的學(xué)習切入點(diǎn),根據數據的分析來(lái)制定一些廣告。當前數據分析有兩種常見(jiàn)的方式,一種是統計學(xué)方式,另一種則是機器學(xué)習方式分,這兩種方式的初期學(xué)習難度并不算高。
5.大數據開(kāi)發(fā)需要掌握哪些技術(shù)
Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎知識、原理Linux體系、Python編程語(yǔ)言核心用法、Hadoop離線(xiàn)計算原理、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統、spark分布式計算框架。
6.數據采集與預處理
采集一些文件數據的數據庫提供保障、關(guān)系數據庫的一些應用程序接入等。在數據量小的時(shí)候能寫(xiě)個(gè)腳本把日志存儲到系統里,隨著(zhù)數據量的不斷增加,這些方法無(wú)法提供數據安全保障,并且運維困難,需要更強壯的解決方案,不斷地優(yōu)化。
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