面對大數(shù)據(jù),各種處理系統(tǒng)層出不窮,各有特色.總體來說,我們普開數(shù)據(jù)可以總結(jié)出的發(fā)展趨勢，以下是小編為你整理的如何學習好大數(shù)據(jù) ?

(1) 數(shù)據(jù)處理引擎專用化:為了降低成本,提高能效,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要擺脫傳統(tǒng)的通用體系,趨向?qū)Ｓ没軜嫾夹g.為此,國內(nèi)外的互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)都在基于開源系統(tǒng)開發(fā)面向典型應用的大規(guī)模、高通量、低成本、強擴展的專用化系統(tǒng);

(2) 數(shù)據(jù)處理平臺多樣化:自2008年以來克隆了Google的GFS和MapReduce的Apache Hadoop逐漸被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所廣泛接納,并成為大數(shù)據(jù)處理領域的事實標準.但在全面兼容Hadoop的基礎上,Spark通過更多的利用內(nèi)存處理大幅提高系統(tǒng)性能.而Scribe,Flume,Kafka,Storm,Drill,Impala,TEZ/Stinger,Presto,Spark/Shark等的出現(xiàn)并不是取代Hadoop,而是擴大了大數(shù)據(jù)技術的生態(tài)環(huán)境,促使生態(tài)環(huán)境向良性化和完整化發(fā)展. ?

(3) 數(shù)據(jù)計算實時化:在大數(shù)據(jù)背景下,作為批量計算的補充,旨在將PB級數(shù)據(jù)的處理時間縮短到秒級的實時計算受到越來越多的關注. ?

大數(shù)據(jù)學習的(必備技能) ?

1. 數(shù)據(jù)結(jié)構 ?

2. 關系型數(shù)據(jù)庫 ?

3. Linux系統(tǒng)操作 ?

4. Linux操作系統(tǒng)概述 ?

5. 安裝Linux操作系統(tǒng) ?

6. 圖形界面操作基礎 ?

7. Linux字符界面基礎 ?

8. 字符界面操作進階 ?

9. 用戶、組群和權限管理 ?

10. 文件系統(tǒng)管理 ?

11. 軟件包管理與系統(tǒng)備份 ?

12. Linux網(wǎng)絡配置 ?

主要掌握Linux操作系統(tǒng)的理論基礎和服務器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養(yǎng)學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統(tǒng)在行業(yè)中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對服務器操作系統(tǒng)的認識和實踐配置能力。加深對計算機網(wǎng)絡基礎知識的理解，并在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統(tǒng)的安裝、命令行操作、用戶管理、磁盤管理、文件系統(tǒng)管理、軟件包管理、進程管理、系統(tǒng)監(jiān)測和系統(tǒng)故障排除。掌握Linux操作系統(tǒng)的網(wǎng)絡配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網(wǎng)絡操作系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)開發(fā)奠定堅實的基礎。與此同時，如果大家有時間把javaweb及框架學習一番，會讓你的大數(shù)據(jù)學習更自由一些。 ?

學大數(shù)據(jù)要注意的事項 ?

特征。特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。

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變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結(jié)果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識別、評價和預警等方面。 ?

Web頁挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數(shù)據(jù)進行分析，收集政治、經(jīng)濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。 ?

MapReduce工作機制

MapReduce的主體是兩個函數(shù)Map()和Reduce()，Map負責清洗數(shù)據(jù)，Reduce負責數(shù)據(jù)分析并輸出最終結(jié)果，而且這兩個功能之間并非一對一的關系，可以根據(jù)具體業(yè)務選擇匹配關系。 ?

Map函數(shù)

輸入：鍵值關系的數(shù)據(jù)隊列，鍵是每段內(nèi)容開頭的偏移量。

處理：從輸入中抽取出自定義的關鍵字段。這個處理過程可以很簡單，也可以很復雜。

輸出：鍵值關系的數(shù)據(jù)隊列，通常是保存在硬盤上，而不是HDFS中。因為這個數(shù)據(jù)集只是個中間過程，計算結(jié)束時需要被刪除。 ?

Reduce函數(shù)

輸入：Map的輸出結(jié)果經(jīng)過MapReduce框架處理之后分發(fā)給Reduce函數(shù)，因為通常一個Reduce函數(shù)需要拿到完整的數(shù)據(jù)集之后才能開始分析。

處理：這一步的分析處理將是最為艱難和富有價值的環(huán)節(jié)。根據(jù)不同業(yè)務指標定義處理函數(shù)。

輸出：輸出自定義的格式文件，并且保存在HDFS上。 ?

Combiner函數(shù)

輸入：Map的輸出結(jié)果未經(jīng)過MapReduce框架處理之后直接傳送給Combiner函數(shù)。

處理：Combiner函數(shù)著手做合并歸類和排序等處理，經(jīng)過處理之后，數(shù)據(jù)集大大縮小。

輸出：這時的輸出結(jié)果才傳送給MapReduce架構處理中心。

解決問題：減少帶寬傳輸壓力!