大数据学习一般都需要学习哪些知识 - 好文

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础
<https://www.baidu.com/s?wd=Oracle%E5%9F%BA%E7%A1%80&tn=SE_PcZhidaonwhc_ngpagmjz&rsv_dl=gh_pc_zhidao>
、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：推

Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

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大数据
<https://www.baidu.com/s?wd=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&tn=SE_PcZhidaonwhc_ngpagmjz&rsv_dl=gh_pc_zhidao>
存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据
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架构设计
<https://www.baidu.com/s?wd=%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1&tn=SE_PcZhidaonwhc_ngpagmjz&rsv_dl=gh_pc_zhidao>
阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据
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实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

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(big data,mega
data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础
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概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

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实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

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(big data,mega
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在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

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