大數據不僅僅意味著數據大，更重要的是要對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。
下面廣東IT培訓http://www.kmbdqn.cn/介紹大數據分析的五個基本方面。
1.可視化分析不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。
可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2.數據挖掘演算法可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。
集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。
這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3.預測性分析能力數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4.語義引擎由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。
語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5.數據質量和數據管理數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。
通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
⑵ Java和大數據有什麼關系,發展前景怎麼樣
一、 Java和大數據有什麼關系？
大數據開發需要編程語言基礎，Java是世界上應用最廣泛的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵，同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。
Java具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言，當下Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，Java是大數據技術的主要支持言語，當下學大數據技術之前都會先學Java語言。
二、為什麼要學習Java大數據技術？
學習Java的原因如下：
1、從各行業軟體開發技術的生態圈來看：
(1)Java已經形成一種文化，有企業成熟的解決方案
(2)開源社區發展的強大，而Java在開源社設區占重要地位
(3)主流大數據框架hadoop、spark、HBase等離不開Java平台
2、從Java本身特性來看
(1)面向對象、跨平台，可以運行在Linux、Windows、Unix等系統上
(2)Java虛擬機發展非常成熟，在內存回收、並發處理、作為大數據和雲計算平台等應用上有著不可替代的作用
3、在企業級的開發環境里，安全、穩定是硬道理，這方面Java有著不可替代的作用;另外還有其它很多優秀特性如多線程、分布式、函數式編程等。
學習大數據的原因：
(1)國家將發展大數據放在了戰略地位，大數據前景無限;
(2)分布式存儲和分布式計算框架hadoop、內存計算框架spark發展很成熟並在企業廣泛部署;
(3)面向對象設計思想已經發展很成熟，自底向上的設計思想函數式編程發展的也十分成熟，海量數據並發處理技術也發展很成熟，非結構化數據的處理發展也很成熟等等，並且在企業廣泛部署的主流框架大數據hadoop、spark上得到體現;
(4)海量數據的智能分析已被廣泛應用，例如：推薦系統、金融風險預測、天氣預報等等;
(5)人工智慧的核心學科—機器學習，其中的深度學習演算法已經具備處理「海量數據訓練集」的條件、硬體的海量圖形處理或者海量圖片處理已經具備處理條件，如GPU、TPU，甚至現在已經研發出專門的AI晶元。
根據行業預測，2021年行業在Java大數工作崗位需求將激增，其中Java大數據工程師的缺口在14萬到19萬人之間，Java大數據工程師實習月薪一般在8000元左右。學Java大數據，前途跟錢途兼具。
⑶ 怎樣進行Java大數據入門知識學習
先從基本的java知識開始
⑷ java如何快速處理大數據
文件讀取：首先是一個文件上傳，數據入庫，10-200萬條不等，這里主要考慮到一次性讀取，JVM分配出來的棧內存不一定會夠（個人對內存這一塊還是處於一知半解的狀態，所以比較謹慎，若諸位大神有好的認知，希望評論留下地址分享一下），是依行讀取數據，設定一個批量值，當讀取的數據達到一定量之後，執行批量入庫操作，清空集合，再接著讀取。
//讀取文件內容
while((s = br.readLine())!=null){
//判斷是否達到單次處理量
if(num%leadingNum==0&&num!=0){
int a = stencDao.insertBatch(listBean);
if(a!=leadingNum){
flag = false;
}
//清空集合
listBean.clear();
}
String value = s.trim();
//將讀取到的內容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
數據處理：這里的思路也是將數據小化然後處理，這里使用了多線程，設定單個線程處理量，然後開啟多個線程處理，這里需要考慮你的伺服器的承載能力，如果線程開得太多了，處理不過來，會出現蹦死的情況。例如200萬數據，我開了20個線程，單個線程處理600條。
//建立一個線程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//當正在執行的線程數達到最大執行線程數的時候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查詢一次
int c = threadPool.getActiveCount();//線程池中活動中的線程數量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代碼是我對線程池的一個控制，控制伺服器一直最大線程執行，Thread.sleep(1000);用while的時候，這個休眠最好不要去掉，去掉之後很影響執行效率
⑸ 學java大數 據開 發，就業 怎麼樣
在整個互聯網領域，Java一直以來都是占據著非常重要的位置的，而在進入大數據時代之後，Java也再次獲得了更好的發展方向。在大數據應用開發當中，Java是重要的編程語言，學大數據需要Java基礎。
在過去的近十年當中，Java開發工程師們，無疑是有著非常好的發展前景，但是隨著越來越多的人開始湧入大數據行業，行業人才飽和，Java工程師們，尤其是初級入門的Java開發人員，開始陷入迷茫，技術沒有提高，還面臨著程序員的中年危機。
而大數據作為IT領域的新興職業，人才市場需求度高，而且和Java有著緊密的聯系，有Java基礎的開發人員，想往大數據方向走，本身就有很好的優勢。
想要從事大數據方向的工作，Java和Linux是兩大必備基礎知識，從這點一也能夠看出Java對於大數據的重要性。另外，從Java程序員轉大數據有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用Java語言完成，從事過Java的開發人員，轉型會非常輕松。
具備工作經驗的Java開發人員，由於自身的經驗再加上大數據的知識，在職場必定更受歡迎。畢竟，大數據行業並沒有嚴格的年齡限制，經驗越足，越受歡迎。