大数据不仅仅意味着数据大，更重要的是要对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
下面广东IT培训http://www.kmbdqn.cn/介绍大数据分析的五个基本方面。
1.可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3.预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.语义引擎由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。
语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5.数据质量和数据管理数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。
通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
⑵ Java和大数据有什么关系,发展前景怎么样
一、 Java和大数据有什么关系？
大数据开发需要编程语言基础，Java是世界上应用最广泛的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征，同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
Java具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，Java是大数据技术的主要支持言语，当下学大数据技术之前都会先学Java语言。
二、为什么要学习Java大数据技术？
学习Java的原因如下：
1、从各行业软件开发技术的生态圈来看：
(1)Java已经形成一种文化，有企业成熟的解决方案
(2)开源社区发展的强大，而Java在开源社设区占重要地位
(3)主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台
2、从Java本身特性来看
(1)面向对象、跨平台，可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上
(2)Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用
3、在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用;另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。
学习大数据的原因：
(1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限;
(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;
(3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;
(4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;
(5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
根据行业预测，2021年行业在Java大数工作岗位需求将激增，其中Java大数据工程师的缺口在14万到19万人之间，Java大数据工程师实习月薪一般在8000元左右。学Java大数据，前途跟钱途兼具。
⑶ 怎样进行Java大数据入门知识学习
先从基本的java知识开始
⑷ java如何快速处理大数据
文件读取：首先是一个文件上传，数据入库，10-200万条不等，这里主要考虑到一次性读取，JVM分配出来的栈内存不一定会够（个人对内存这一块还是处于一知半解的状态，所以比较谨慎，若诸位大神有好的认知，希望评论留下地址分享一下），是依行读取数据，设定一个批量值，当读取的数据达到一定量之后，执行批量入库操作，清空集合，再接着读取。
//读取文件内容
while((s = br.readLine())!=null){
//判断是否达到单次处理量
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();
//将读取到的内容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
数据处理：这里的思路也是将数据小化然后处理，这里使用了多线程，设定单个线程处理量，然后开启多个线程处理，这里需要考虑你的服务器的承载能力，如果线程开得太多了，处理不过来，会出现蹦死的情况。例如200万数据，我开了20个线程，单个线程处理600条。
//建立一个线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//当正在执行的线程数达到最大执行线程数的时候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查询一次
int c = threadPool.getActiveCount();//线程池中活动中的线程数量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代码是我对线程池的一个控制，控制服务器一直最大线程执行，Thread.sleep(1000);用while的时候，这个休眠最好不要去掉，去掉之后很影响执行效率
⑸ 学java大数 据开 发，就业 怎么样
在整个互联网领域，Java一直以来都是占据着非常重要的位置的，而在进入大数据时代之后，Java也再次获得了更好的发展方向。在大数据应用开发当中，Java是重要的编程语言，学大数据需要Java基础。
在过去的近十年当中，Java开发工程师们，无疑是有着非常好的发展前景，但是随着越来越多的人开始涌入大数据行业，行业人才饱和，Java工程师们，尤其是初级入门的Java开发人员，开始陷入迷茫，技术没有提高，还面临着程序员的中年危机。
而大数据作为IT领域的新兴职业，人才市场需求度高，而且和Java有着紧密的联系，有Java基础的开发人员，想往大数据方向走，本身就有很好的优势。
想要从事大数据方向的工作，Java和Linux是两大必备基础知识，从这点一也能够看出Java对于大数据的重要性。另外，从Java程序员转大数据有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用Java语言完成，从事过Java的开发人员，转型会非常轻松。
具备工作经验的Java开发人员，由于自身的经验再加上大数据的知识，在职场必定更受欢迎。毕竟，大数据行业并没有严格的年龄限制，经验越足，越受欢迎。