大數據第八講

『壹』 大數據培訓內容，大數據要學哪些課程

java

數據結構、關系型資料庫、linux系統操作

hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算

『貳』 大數據教學大綱，求大神賜教

第一階段
CORE JAVA （標黑的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎
數據類型
運算符、循環
演算法
順序結構程序設計
程序結構
數組及多維數組
面向對象
構造方法、控制符、封裝
繼承
多態
抽象類、介面
常用類
集合Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
集合類Map
異常
File
文件/流
數據流和對象流
線程（理解即可）
網路通信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述
安裝Linux操作系統
圖形界面操作基礎
Linux字元界面基礎
字元界面操作進階
用戶、組群和許可權管理
磁碟分區管理
文件系統管理
軟體包管理與系統備份
Linux網路配置
（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計
SQL語句
Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm實時數據處理平台
Spark平台
若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；
第二階段掌握扎實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；
前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了重點掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握扎實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！

『叄』 大數據如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

『肆』 入門大數據需要學習什麼內容

作為一名零基礎學習者，請不要將大數據開發看做一門與Java、python等相似的IT語言，大數據更像是一門技術，其所包含的內容相對比較多。在正式開始學習之前，可以買一些大數據相關書籍或者找一些網上的學習資料，先建立對行業以及對大數據相關職位的了解。

比如，大數據分為哪些發展方向，不同的發展方向對應哪些發展職位，各個職位的發展所要求的核心技能點是什麼，企業對於大數據人才的需求是什麼樣的，了解清楚了這些，才能真正考慮清楚，學什麼怎麼學。

以大數據開發來說，其中涉及到的主要是大數據應用開發，要求一定的編程能力，在學習階段，主要需要學習掌握大數據技術框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等……

以大數據分析來說，有主攻業務運營方面的數據分析師，也有主攻機器學習、深度學習等的數據挖掘師，具體到其中的各個職位，更是有著更加具體的技能要求，那麼在學習階段就要先做好相關的准備了。

關於入門大數據需要學習什麼內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『伍』 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

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『陸』 什麼是大數據

大數據指的就是盡可能的把信息收集統計起來進行分析，來分析你的行為和你周邊的人的行為。大數據的核心價值在於存儲和分析海量數據，大數據技術的戰略意義不在於掌握大量數據信息，而在於專業處理這些有意義的數據。

『柒』 關於大數據的九點思考 沒有你想的那麼神奇

關於大數據的九點思考：沒有你想的那麼神奇

大數據思考之一

任何一個網站的數據都是人們互聯網行為數據的很小的一個子集，無論這個子集多麼全面，分析多麼深入，都是子集，不是全集。對於企業來講，競爭對手的數據價值遠遠超過自己網站數據的價值，從量級上，對於所有公司都一樣，自己擁有的數據遠遠小於全集數據。看起來的全數據恰恰是殘缺數據。

大數據思考之二

數據量的大幅增加會造成結果的不準確，來源不同的信息混雜會加大數據的混亂程度。研究發現：巨量數據集和細顆粒度的測量會導致出現「錯誤發現」的風險增加。那種認為「假設、檢驗、驗證的科學方法已經過時」的論調，正是大數據時代的混亂與迷茫，人們索性擁抱凱文凱利所稱的混亂。

大數據思考之三

互聯網用戶的基本特徵、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶的基本行為規律。體系完整是所有分析性工作的第一步，完整的框架甚至勝過高深的模型。人類的認識最大的危險是不顧後果的運用局部知識。如果只關心自己網站數據，其分析基礎必然是斷裂數據。

大數據思考之四

現在談到大數據，基本有四個混亂觀念：第一，大數據是全數據，忽視甚至蔑視抽樣；第二，連續數據就是大數據；第三，數據量級大是大數據；第四，數據量大好於量小。對應的是：抽樣數據只要抽樣合理，結論准確；連續只是一個數據結構；大量級的噪音會得出錯誤結論；大小與價值關系不大。

大數據思考之五

大數據不是新事物，天氣、地震、量子物理、基因、醫學等都是，借鑒他們的方法有益。他們用抽樣調查。互聯網數據挖掘方法論也如此，不同的是更難，因為人的復雜性。既然是關於人的研究就需應用所有研究人的方法梳理大數據。只要懂編程、懂調動數據的人就可以做大數據挖掘的說法是謬誤。

大數據思考之六

大數據分析中分析構架為第一要著，演算法也極為關鍵，在最近的大數據處理中發現：解析網址後的分類是是一個難點，主要有幾個方面，一個千萬人的網路行為數據一天產生的域名大約50000個，雖然有一些演算法，但是混淆、難以辨認、連續更新與判別是分析中的重要步驟，簡單分易，精細分難。

大數據思考之七

演算法中，只要包含文本，就必然有兩個關鍵基礎技術：關鍵詞（字典）與語義分析，關鍵詞技術成熟，語義技術是瓶頸，中文語義太難，能解決50%的團隊就不錯了，尤其是社交語言，比如＂真可以！＂何解？需上下文。希望風投們多鼓勵此類基礎技術研發，突破此瓶頸是大數據挖掘的關鍵點之一。

大數據思考之八

社交數據挖掘中，很多團隊集中在運用推特瀑布思路，就是可視化技術，其構圖精美值得稱道，問題是，其理論還是沿用三十多年前的社會計量法，概念還是局限在點、橋、意見領袖等小群體分析，不適合巨網，突破可視化框架的社交分析需要理論探索和實踐努力。

大數據思考之九

移動互聯網對社會生活的影響本質是時間與空間的解構，分析這類大數據需要把握這兩點，如果僅僅分析app和網路使用行為，那麼分析上就失去了移動的意義。單純看流量、點擊率等簡單數字無法解決復雜的營銷問題。不創新的延續原有思維模式是人類思考惰性。

以上是小編為大家分享的關於關於大數據的九點思考 沒有你想的那麼神奇的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『捌』 大數據的內容和基本含義

「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。