学习大数据应该掌握哪些基础语言
大数据技术的体系庞大且复杂,每年都会涌现出大量新的技术,目前大数据行业所涉及到的核心技术主要就是:数据采集、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
学习大数据需要掌握什么语言基础?
1、Java基础
大数据框架90%以上都是使用Java开发语言,所以如果要学习大数据技术,首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。
2、MySQL数据库
这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL,因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。
3、Linux系统
大数据的框架都是安装在Linux操作系统上,因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。
大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上,大数据的方向的切入是全方位的,基础语言的学习只是很小的一个方面,编程落实到最后到编程思想,有了指导思想学习起来就能方便很多。
随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率。在这种趋势下,大数据技术越来越重要。所以说,未来大数据是我们打工人的必备技能之一。
1、什么是大数据?
关于大数据的解释,比较官方的定义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。简单来说,大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。那么传统数据和新数据又是什么呢?传统数据就是IT业务系统里面的数据,如客户资料、财务数据等。这些数据是结构化的,量也不是特别大,一般只是TB级。对比传统数据,还有一种叫“新数据”,是来源于社区网络、互联网等渠道,包括文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。目前全世界75%以上都是非结构化数据,而且还一直呈现爆炸性的增长。
2、大数据有哪些特点?
(1)容量大
数据体量大,数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息。
(2)种类多样
数据类型的多样性,包括传统数据库、图像、文件和其他复杂的记录,如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还需要是多样性的,比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性。
(3)快速
数据的速度,就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
(4)价值大
你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生,这些都是大数据的价值。
4、大数据的应用场景
(1)金融:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
(2)城市管理:可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
(3)医疗:在发现诊断疾病时,疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。而借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
(4)零售:零售行业可以了通过大数据技术,了解客户消费喜好和趋势,进行商品的精准营销,降低营销成本。另外,还能依据客户购买产品,为客户提供可能购买的其它产品,扩大销售额。
(5)气象:借助于大数据技术,天气预报的准确性和实效性将会大大提高,预报的及时性将会大大提升,同时对于重大自然灾害,例如龙卷风,通过大数据计算平台,人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级,有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。
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第一阶段 大数据开发入门
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第二阶段 大数据核心基础
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第三阶段 千亿级数仓技术
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