目前，不少人都會對大數據分析有著濃厚的興趣，那么什么是大數據分析?大數據分析是指對海量的數據進行分析。大數據有4個顯著的特點， 海量數據、急速、種類繁多、數據真實。大數據被稱為當今最有潛質的IT詞匯，接踵而來的的數據挖掘、數據安全、數據分析、數據存儲等等圍繞大數據的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。以下是小編為你整理的如何學會大數據 ?

大數據分析的具體含義如下 ?

數據分析可以讓人們對數據產生更加優(yōu)質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。 ?

大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的*實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。 ?

大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯(lián)想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。 ?

雅虎的開源代碼 ?

Pig(ad-hoc腳本) ?

由yahoo!開源，設計動機是提供一種基于MapReduce的ad-hoc(計算在query時發(fā)生)數據分析工具 ?

Pig定義了一種數據流語言—Pig Latin，它是MapReduce編程的復雜性的抽象,Pig平臺包括運行環(huán)境和用于分析Hadoop數據集的腳本語言(Pig Latin)。 ?

其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列將腳本轉換為MapReduce任務在Hadoop上執(zhí)行。通常用于進行離線分析。 ?

Sqoop(數據ETL/同步工具) ?

Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫，主要用于傳統(tǒng)數據庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容錯性。 ?

Sqoop利用數據庫技術描述數據架構，用于在關系數據庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。 ?

Flume(日志收集工具) ?

Cloudera開源的日志收集系統(tǒng)，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。 ?

它將數據從產生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數據。 ?

同時，Flume數據流提供對日志數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫往各種數據目標(可定制)的能力。 ?

總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當然也可以用于收集其他類型數據 ?

學大數據要準備什么 ?

工欲善其事必先利其器。學習大數據，對電腦的配置建議：i5、i7第六代起(*不是低電壓版)，內存16G起，安裝固態(tài)硬盤。 ?

筆記本便攜，臺式機相同價位配置更好，根據個人需要選擇。 ?

大數據相對而言自學門檻較高。網上教程不少，為了盡快學會能在工作中運用的知識和技術，應當如何選擇才能避免彎路? ?

你需要尋找一個以“學以致用”為目標的大數據學習路線圖。

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外行看熱鬧內行看門道。一份能指導程序員找到高薪大數據崗位工作的學習路線圖，應該是重視基礎、強調實戰(zhàn)、緊跟企業(yè)需求的。 ?

在選定學習路線圖的時候，不妨多了解制訂學習路線圖的學校是不是緊跟技術發(fā)展?有沒有教學經驗?教出來的學生就業(yè)狀況如何? ?

有了大數據學習路線圖，現在要做的就是按照路線圖的順序尋找教程了，這一步同樣需要認真仔細挑選真正高品質的教程，視頻、書籍不限。 ?

學習過程中難免遇到疑難，多加幾個學習群，跟同好交流探討，也可以在懈怠的時候互相打氣。 ?

實戰(zhàn)項目就是檢驗你學習成果的時候了。經過一段時間的學習，你已經有了經驗，項目的尋找難度并不大，這里不再贅述。 ?

Hadoop大未來

Hadoop在2008年就已經是頂級的Apache項目，之后被各大互聯(lián)網巨頭挖掘開發(fā)并且商業(yè)化。如果市場上已經有不少成熟的Hadoop分析產品。這些基于Hadoop的產品有重新給Hadoop注入了新的活動。Hadoop將作為大數據分析的一個起點，使得分析未來可以智能化，使得人工智能更加普遍。 ?

目前谷歌已經不再使用Hadoop架構(可以解決PB級別的數據)，而是使用DataFlow結構在完成EB級別數據的分析，并且是基于對Hadoop架構的升級。這是一個可喜的消息，這不意味著Hadoop已經成為歷史，而更說明Hadoop架構和其中思想的巨大潛力! ?

基于Hadoop的分析架構越來越多，相應的，大數據對現實世界的分析成果會越來越多。這些才是普通人可以實實在在感受到的大數據。比如購物，學習，健康，旅游等等都會變得更加便捷安全。 ?

大數據給我們帶來許多好處，但同時也產生了不少新問題。比如數據隱私，大數據安全，數據濫用等等。這些都將是需要大家達成共識的下一個議題。