柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

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每日一句正能量前言一、什么是大數(shù)據(jù)二、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域三、社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)的人才需求四、大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線后記

每日一句正能量

多數(shù)人認(rèn)為，一旦達(dá)到某個(gè)目標(biāo)，人們就會(huì)感到身心舒暢。但問(wèn)題是你可能永遠(yuǎn)達(dá)不到目標(biāo)。把快樂(lè)建立在還不曾擁有的事情上，無(wú)異于剝奪自己創(chuàng)造快樂(lè)的權(quán)力。

前言

大數(shù)據(jù)依然是當(dāng)下熱門(mén)的技術(shù)之一，就猶如之前的移動(dòng)開(kāi)發(fā)剛開(kāi)始火的時(shí)候一樣，之前寫(xiě)了一系列的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)所需的組件安裝，但還從來(lái)沒(méi)想過(guò)要怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，正好趁這次機(jī)會(huì)寫(xiě)一寫(xiě)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)和信息化領(lǐng)域的熱門(mén)技術(shù)之一，隨著數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求也越來(lái)越大。如果想要從事相關(guān)領(lǐng)域的工作，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)就是必不可少的一步。本文將為大家介紹學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本途徑和方法，希望能夠幫助大家更好地入門(mén)和掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)。

一、什么是大數(shù)據(jù)

首先，什么是大數(shù)據(jù)，我們想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，就得先要了解這個(gè)概念，其實(shí)我們?cè)谏钪芯徒佑|到了大數(shù)據(jù)。在疫情防控期間的時(shí)候，我們每個(gè)人都會(huì)產(chǎn)生核酸檢測(cè)數(shù)據(jù)、疫苗接種數(shù)據(jù)、行程軌跡數(shù)據(jù)，將每一個(gè)人，每一座城市的數(shù)據(jù)收集起來(lái)，就形成了大數(shù)據(jù)，這算是我們從生活中得到的籠統(tǒng)的大數(shù)據(jù)概念。我們總結(jié)一下的話(huà)就可以形成書(shū)面的概念和特征。

大數(shù)據(jù)是指規(guī)模龐大、類(lèi)型繁多、處理速度快的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)往往比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)能夠處理的數(shù)據(jù)量大得多，需要使用特定的技術(shù)和工具來(lái)進(jìn)行處理和分析。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括：

1.體量大：大數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)量通常達(dá)到了千萬(wàn)甚至更高的級(jí)別。

2.類(lèi)型多樣：大數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)類(lèi)型包括文本、圖片、視頻、音頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型。

3.流速快：大數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)在不斷地被生成和更新，需要快速處理。

4.價(jià)值密度低：大數(shù)據(jù)集合中不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)價(jià)值不同，有些數(shù)據(jù)需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)才能發(fā)掘出價(jià)值。

大數(shù)據(jù)技術(shù)旨在解決大數(shù)據(jù)集合的收集、存儲(chǔ)、處理和分析問(wèn)題，以便于從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和知識(shí)。

二、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域

剛剛和大家說(shuō)了一下大數(shù)據(jù)的概念，我們?cè)谏钪袩o(wú)時(shí)無(wú)刻不在接觸到大數(shù)據(jù)，那么大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些呢？ 比如，我們經(jīng)常在網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)商品，app如何給我推送相關(guān)的物件，app如何給我們推薦感興趣的視頻，等等，這些都是我們生活中和大數(shù)據(jù)密切相關(guān)的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，幾乎涉及到各個(gè)方面，以下是一些常見(jiàn)的領(lǐng)域：

商業(yè)智能：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析企業(yè)的銷(xiāo)售、采購(gòu)、生產(chǎn)等大量數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)制定決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。 金融業(yè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析金融市場(chǎng)、用戶(hù)行為、信用評(píng)估等數(shù)據(jù)，以支持金融機(jī)構(gòu)的決策制定和風(fēng)險(xiǎn)控制。 醫(yī)療保?。豪么髷?shù)據(jù)技術(shù)分析患者的健康數(shù)據(jù)、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)，以輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷和治療決策。 教育：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，以便于定制個(gè)性化教育計(jì)劃，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。 媒體和娛樂(lè)業(yè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶(hù)行為、媒體內(nèi)容等數(shù)據(jù)，以做出更準(zhǔn)確的推薦和個(gè)性化服務(wù)。 交通和物流：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)跟蹤交通和物流數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化路線規(guī)劃、減少擁堵，提高交通運(yùn)輸效率。

總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)深入到各個(gè)行業(yè)，為企業(yè)和組織提供了更準(zhǔn)確、更高效的決策支持和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，和我們的生活密切相關(guān)。

三、社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)的人才需求

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用如此之廣，那么大數(shù)據(jù)是不是非常難呢？其實(shí)任何一件事都是從易到難的，自然是有簡(jiǎn)單的，有復(fù)雜的。比如大數(shù)據(jù)的需求里面也有數(shù)據(jù)標(biāo)注員等工作是非常簡(jiǎn)單的，至于復(fù)雜的就涉及到各種算法了，以下是我從招聘網(wǎng)上截取的一部分關(guān)于大數(shù)據(jù)對(duì)人才的需求，大家也可以自己去招聘網(wǎng)站自己看看。 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和迅速發(fā)展，社會(huì)和企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求也越來(lái)越大。以下是一些方面的需求：

數(shù)據(jù)分析師：負(fù)責(zé)收集、整理和分析數(shù)據(jù)，制定數(shù)據(jù)分析策略和挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。 數(shù)據(jù)架構(gòu)師：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和建立數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)模型。 大數(shù)據(jù)工程師：負(fù)責(zé)搭建、維護(hù)和優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)，涉及到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析等技術(shù)。 人工智能專(zhuān)家：負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用人工智能技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。 業(yè)務(wù)分析師：負(fù)責(zé)將大數(shù)據(jù)技術(shù)與業(yè)務(wù)需求結(jié)合起來(lái)，制定業(yè)務(wù)分析策略，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。

總之，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷普及和應(yīng)用，社會(huì)和企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求也不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)人才已經(jīng)成為許多企業(yè)和組織的緊缺資源。

四、大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線

至于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線，博主自己也是半路出家，看到了博主老師一頭小山豬的講解也才清楚了一些，以下是博主學(xué)習(xí)Spark的一些組件安裝的路線。 看到了小山豬老師的博客和學(xué)習(xí)路線，有了更加深入的了解，比如數(shù)據(jù)處理的流程，如下所示： 再一個(gè)，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中一定要了解各組件的特點(diǎn)、區(qū)別和應(yīng)用的數(shù)據(jù)場(chǎng)景。此處來(lái)源于小山豬老師的博客。

離線計(jì)算 在離線計(jì)算場(chǎng)景下，使用的都是歷史數(shù)據(jù)，也就是不會(huì)再發(fā)生改變的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)源確定以后，這些數(shù)據(jù)不會(huì)再增加、也不會(huì)再更新，比較適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的場(chǎng)景。大多數(shù)情況下是周期性的計(jì)算某一個(gè)指標(biāo)或執(zhí)行一個(gè)Job，運(yùn)算耗時(shí)基本上可以控制在分鐘級(jí)。

數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)文件、數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)采集：Sqoop、HDFS數(shù)據(jù)上傳、Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：HDFS數(shù)據(jù)分析：MapReduce、Hive QL計(jì)算結(jié)果：Hive結(jié)果表（HiveJDBC查詢(xún)）、導(dǎo)出至關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

實(shí)時(shí)計(jì)算 實(shí)時(shí)計(jì)算所面對(duì)的數(shù)據(jù)是不斷的流入的，要能夠使用合適的組件處理實(shí)時(shí)流入的數(shù)據(jù)。有些時(shí)候單位時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)流入會(huì)比較多，消費(fèi)的比較慢。有些時(shí)候單位時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)流入會(huì)比較少，消費(fèi)的會(huì)比較快。所以在采集數(shù)據(jù)時(shí)一方面要保證數(shù)據(jù)不丟失，同時(shí)還需要有中間件來(lái)管理好數(shù)據(jù)。在進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算時(shí)可以使用微批次的方式也可以使用其他方式，同時(shí)要處理好計(jì)算結(jié)果合并的問(wèn)題，實(shí)時(shí)展示最新的結(jié)果。

數(shù)據(jù)源：日志文件增量監(jiān)聽(tīng)等數(shù)據(jù)采集：Flume中間件：Kafka數(shù)據(jù)分析：Spark-Streaming，F(xiàn)link等計(jì)算結(jié)果：HBase

以上只是簡(jiǎn)單的列舉了一些實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景數(shù)據(jù)流程的組件整合方案，詣在告訴大家一定要善于發(fā)現(xiàn)和總結(jié)不同組件的特點(diǎn)，把合適的組件放在合適的位置，這也是面試官經(jīng)常喜歡問(wèn)的場(chǎng)景題目。其實(shí)每個(gè)組件的使用方法和調(diào)用API并沒(méi)有很復(fù)雜，重點(diǎn)還是在于流程化、一體化、把組件之間連接起來(lái)，不斷的滲透和強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析和處理的思路，能夠把一個(gè)需求直接翻譯成數(shù)據(jù)分析方案，這才是學(xué)習(xí)的重點(diǎn)。

總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線可以分為以下幾個(gè)方面：

數(shù)據(jù)和編程基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法和編程語(yǔ)言，如Python和SQL等。這為后續(xù)的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的使用和管理，掌握數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和處理等基本技能。 大數(shù)據(jù)平臺(tái)：學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建、管理和優(yōu)化，包括Hadoop、Spark、Kafka等，掌握集群的搭建、資源的管理、數(shù)據(jù)的調(diào)度等。 數(shù)據(jù)可視化和分析：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析等，掌握數(shù)據(jù)展示的技巧和方法。 深度學(xué)習(xí)和人工智能：學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)和人工智能的相關(guān)知識(shí)和技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，掌握相關(guān)算法和框架的使用和應(yīng)用。

總之，大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線需要有一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)計(jì)劃和堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)，需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，同時(shí)也需要不斷與先進(jìn)的技術(shù)保持接觸和交流。

后記

在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過(guò)程中，最重要的是保持一顆持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)。大數(shù)據(jù)是一個(gè)廣闊而復(fù)雜的領(lǐng)域，需要投入大量的時(shí)間和精力去學(xué)習(xí)和實(shí)踐。以下是一些比較有用的學(xué)習(xí)方法和建議：

選擇適合自己的學(xué)習(xí)途徑。大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)途徑有很多種，包括自學(xué)、參加培訓(xùn)、學(xué)習(xí)社交平臺(tái)等。選擇適合自己的學(xué)習(xí)途徑，可以更加高效地學(xué)習(xí)。 扎實(shí)的數(shù)據(jù)和編程基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。要先掌握一門(mén)編程語(yǔ)言，如Python、Java或Scala，并掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等基本知識(shí)。 學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和相關(guān)工具。如Hadoop、Spark等，這些工具是大數(shù)據(jù)處理和分析的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)時(shí)要結(jié)合實(shí)際操作，能夠自己搭建分布式集群。 實(shí)踐是學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。通過(guò)實(shí)際的項(xiàng)目可以更好地掌握知識(shí)和技能，建議找到一些大數(shù)據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行練手，如競(jìng)賽項(xiàng)目、業(yè)務(wù)項(xiàng)目等。 不斷地學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅速，不斷有新的技術(shù)和方法出現(xiàn)。需要不斷地保持學(xué)習(xí)和接觸新的技術(shù)趨勢(shì)。

總之，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要耐心和恒心，需要不斷地實(shí)踐和積累。只要堅(jiān)持不懈，就能夠掌握大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)和方法，成為一名合格的大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人士。

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