隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算等名詞也進入我們的生活的方方面面，那么什么是大數(shù)據(jù)?什么又是云計算?以下是小編為你整理的如何學(xué)好大數(shù)據(jù)分析 ?
大數(shù)據(jù)是什么? ?
就字面意思理解就是大量的數(shù)據(jù)的意思;深入理解大數(shù)據(jù)是對信息資源和數(shù)據(jù)的集合，利用這些數(shù)據(jù)和信息資源分析出有用的資源，這就是大數(shù)據(jù)。 ?
容量大數(shù)據(jù)作為信息的集合，它包含了很多潛在的信息，以及各個不同行業(yè)的信息，這些信息就是大數(shù)據(jù)的容量和價值。 ?
大數(shù)據(jù)的種類有很多，因為它是一個信息的合集，因此它包含多種類別的分析。
大數(shù)據(jù)不是一成不變的，隨著時間和空間的變化，大數(shù)據(jù)也會跟著變化。 ?
由于大數(shù)數(shù)量巨大，來源的渠道有很多，因此它表現(xiàn)出很強的復(fù)雜性。 ?
利用大數(shù)據(jù)可以分析和反映一個行業(yè)或者一個市場的一些規(guī)律，抓住這些規(guī)律，就可以產(chǎn)生價值。 ?
學(xué)大數(shù)據(jù)用什么語言 ?
Linux：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些，學(xué)好Linux對快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會shell就能看懂腳本，這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。 ?
Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺，幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN。 ?
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息。 ?
Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是*的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重。 ?
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(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理。 ?
Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算。 ?
大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)容 ?
分布式存儲計算架構(gòu)(強烈推薦：Hadoop) ?
分布式程序設(shè)計(包含：Apache Pig或者Hive) ?
分布式文件系統(tǒng)(比如：Google GFS) ?
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型(比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等) ?
數(shù)據(jù)收集架構(gòu)(比如：Kinesis，Kafla) ?
集成開發(fā)環(huán)境(比如：R-Studio) ?
程序開發(fā)輔助工具(比如：大量的第三方開發(fā)輔助工具) ?
調(diào)度協(xié)調(diào)架構(gòu)工具(比如：Apache Aurora) ?
機器學(xué)習(xí)(常用的有Apache Mahout 或 H2O) ?
托管管理(比如：Apache Hadoop Benchmarking) ?
安全管理(常用的有Gateway) ?
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署(可以看下Apache Ambari)
?
搜索引擎架構(gòu)( 學(xué)習(xí)或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎) ?
多種數(shù)據(jù)庫的演變(MySQL/Memcached) ?
商業(yè)智能(大力推薦：Jaspersoft ) ?
數(shù)據(jù)可視化(這個工具就很多了，可以根據(jù)實際需要來選擇) ?
大數(shù)據(jù)處理算法(經(jīng)典算法) ?
掌握基于Spark的核心框架使用 ?
1、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程1: Spark SQL ?
1.1 Spark SQL原理和實現(xiàn) ?
1.2 使用Spark SQL操作文本文件和DSL ?
1.3 Spark SQL操作JSON和Hive ?
2、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程2：Spark的圖計算 ?
2.1 Spark GraphX原理和實現(xiàn) ?
2.2 Table operator和Graph Operator ?
2.3 Verticies、Edges、Triplets ?
2.4 動手編寫GraphX實例 ?
2.5圖操作之Property Operator、Structural Operator ?
2.6圖操作之Computing Degree、Computing Neighbors ?
2.7 圖操作之Join Operators、Map Reduce Triplets ?
2.8 Pregel API ?
2.9 ShortestPaths ?
2.10 PageRank ?
2.11 TriangleCount ?
3、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程3: Spark實時流處理 ?
3.1 DStream ?
3.2 transformation ?
3.3 checkpoint ?
3.4 案例實戰(zhàn)之一 ?
3.5 案例實戰(zhàn)之二 ?
3.6 案例實戰(zhàn)之三 ?
3.7 案例實戰(zhàn)之四 ?
4、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程4: Spark的機器學(xué)習(xí) ?
4.1 LinearRegression ?
4.2 K-Means ?
4.3 Collaborative Filtering ?
5、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程5：Spark作為云服務(wù) ?
5.1 JobServer的架構(gòu)設(shè)計 ?
5.2 JobServer提供的接口 ?
5.3 JobServer*實踐 ?
6、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程6：Spark on Yarn ?
6.1 Spark on Yarn的架構(gòu)原理 ?
6.2 Spark on Yarn的*實踐 ?
7、掌握基于Spark上的核心框架的使用系列課程7：Tachyon ?
7.1 Tachyon架構(gòu)剖析 ?
7.2 Tachyon操作詳解 ?
7.3 Spark下的Tachyon使用解析 ?
