Question

大数据具体学什么

Answer 1

大数据具体分为：基础阶段、存储阶段、架构设计阶段、实时计算阶段、数据采集阶段、商业实战阶段。

大数据的学习内容有很多，具体包括如下:

1、 大数据基础阶段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基础、Oracle基础、 MongoDB、 redis;

2、大数据存储阶段: hbase、hive、 sqoop;

3、大数据架构设计阶段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka;

4、大数据实时计算阶段: Mahout、 Spark、 storm;

5、大数据数据采集阶段: Python、 Scala;

6、大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。

大数据的重要性：

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。