大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。那么大數(shù)據(jù)有哪些意義?可以應(yīng)用到哪些領(lǐng)域，以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)都要學(xué)什么 ?

變革價(jià)值的力量 ?

未來十年，決定*是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)(那個(gè)”思想者”)，就是國民幸福。一體現(xiàn)到民生上，通過大數(shù)據(jù)讓事情變得澄明，看我們在人與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義;二體現(xiàn)在生態(tài)上，看我們在天與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義?？傊?，讓我們從年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來10年意義澄明時(shí)代。

變革經(jīng)濟(jì)的力量 ?

生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費(fèi)者不認(rèn)同的，就賣不出去，就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值;只有消費(fèi)者認(rèn)同的，才賣得出去，才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識(shí)別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動(dòng)內(nèi)需的原理。 ?

變革組織的力量 ?

隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無組織的組織力量。*反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用，如RSS、維基、博客等。 大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。 ?

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那大數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學(xué)習(xí) ?

首先我們要學(xué)習(xí)Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。 ?

Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)那個(gè)方向呢?只需要學(xué)習(xí)Java的標(biāo)準(zhǔn)版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當(dāng)然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學(xué)說Hibernate或Mybites也能連接數(shù)據(jù)庫啊，為什么不學(xué)習(xí)一下，我這里不是說學(xué)這些不好，而是說學(xué)這些可能會(huì)用你很多時(shí)間，到*工作中也不常用，我還沒看到誰做大數(shù)據(jù)處理用到這兩個(gè)東西的，當(dāng)然你的精力很充足的話，可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理，不要只學(xué)API，這樣可以增加你對(duì)Java操作數(shù)據(jù)庫的理解，因?yàn)檫@兩個(gè)技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 ?

Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)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(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)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。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。 ?

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硬盤故障預(yù)測 ?

硬盤是服務(wù)器硬件故障率*的一個(gè)部件，如果能提前預(yù)測到硬盤故障，對(duì)業(yè)務(wù)體驗(yàn)、完善備件管理都有莫大的收益。這也是基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)營在經(jīng)歷自動(dòng)化、流程化后，需要進(jìn)一步提升運(yùn)營效率、降低運(yùn)營成本的天然要求。 ?

涉及硬盤的運(yùn)營數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)IO數(shù)據(jù)、硬盤內(nèi)部的SMART和硬盤運(yùn)行的環(huán)境變量數(shù)據(jù)(溫度和濕度)。目前，運(yùn)營系統(tǒng)對(duì)IO數(shù)據(jù)是每小時(shí)采集一次，SMART數(shù)據(jù)每三小時(shí)采集一次，溫度和濕度每半小時(shí)采集一次，這些數(shù)據(jù)合計(jì)起來每天的記錄數(shù)上億條。 ?

分析過程如下：存儲(chǔ)類機(jī)型，看到一段時(shí)間統(tǒng)計(jì)出來的IO的利用率并不高，并且是寫少讀多的應(yīng)用，是否可以考慮使用IOPS相對(duì)不高的廉價(jià)硬盤?還是業(yè)務(wù)的架構(gòu)存在優(yōu)化的空間?

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服務(wù)器利用率分析給運(yùn)營帶來的好處在于： ?

結(jié)合業(yè)務(wù)模型，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)器的短板，在發(fā)現(xiàn)并修復(fù)系統(tǒng)架構(gòu)缺陷的同時(shí)，提高整體利用率; ?

對(duì)機(jī)型選型的優(yōu)化，例如對(duì)于磁盤容量使用率不高的機(jī)型，在后續(xù)的機(jī)型定制中減少硬盤的數(shù)量。 ?

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可視化分析 ?

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單。 ?

數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種 統(tǒng)計(jì)方法，才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公道的價(jià)值，另外一個(gè)方面也是y因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快的處理大數(shù)據(jù)。 ?

預(yù)測性分析能力：大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)種挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。 ?

語義引擎：大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的檢索關(guān)鍵詞，標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求。從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。 ?