零基础学大数据现实吗?

Wedding Bus 官方 2024-11-17 11:43:00
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我也是零基础学习大数据吧,只要你对它感兴趣,还可以吃苦耐劳,一定可以学的会,加油吧,我当时找工作时,找了好久,因为这个行业要求学历高,不要硕士就是研究生,挥着985高校,211高校的,一本以上。不过你有工作经验了肯定就好找啦。我大概给你说一下我的学习经历吧。我刚开始学习接触编程时,是接触的c语言,然后是c++,后来就是j**a。当我第一次接触j**a时,就深深地爱上了它,因为它简单,易懂。之后接触j**aweb,开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热,再加上自己本身就是数学出生,大数据对我来说就是一个很好的选择啦。慢慢地我就开始接触大数据,从j**ase学起,接着学习linux系统,其中linux中有centos和ubuntu,这两者个人觉得都好用。接着学习地就是hadoop,它包括两大块hdfs(分布式文件系统)和mapreduce(并行计算框架),虽说mapreduce现在用的少了,但是学习它之后,对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库hive,hive的底层实现其实就是mapreduce,它使用的sql语言叫做hql,之前学过mysql数据库的话,很容易上手,但是想更深的了解hive的话,还需学习mapreduce,hive它用于olap,不支持事务性。接着再学习hbase面向列族的分布式数据库,它支持事务操作,但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在hadoop之上的数据库,适用于随机访问,实时读写。然而有了大量的数据之后,如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢,可以使用sqoop,个人认为它简单好用,方便。接下来就可以学习flume,它是一个分布式的收集日志的框架,可以处理很多种类型的文件。接着就学习kafka,它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习strom ,实时的流计算框架。可以高速的攫取数据,可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习spark,spark由sparksql、spark streaming、mllib、graph等组成,可以解决batch processing、stream processing、ad-hocquery(即席查询)等三大核心问题。spark确实相比于mapreduce来说要快很多,毕竟它是基于内存计算的框架。接下来还可以学习数据分析,数据挖掘,机器学习等相关的知识。现在我就开始解读一下什么是大数据?大数据顾名思义就是数据量很大,大到什么级别吗?它不是几兆,不是几个gb,而是几百gb,几个tb,几个pb,达到传统的数据库根本承受不了,现在一般都是用hadoop技术,hive技术,spark技术等处理。那么大数据的特征有哪些呢?有4点1.数据在体量方面很大,比如说文字,有各种各样的来源,有电子书|实体书|杂志|报刊等,它们的数据大吧。2.数据的类型多种多样,有些是结构化的数据,像存在oracle,mysql这些传统的数据库里的数据,一般都是结构化,可 以是还有非结构化,比如html,word,execl等格式。3.它们的价值密度低,这样说吧,你比如说观看一条数据好像价值也不大,但是分析所有的数据之后呢?总会挖掘出一些 重要的东西。大数据的特征4.处理这些数据的速度要快。比如像hadoop技术的mapreduce计算框架,相比传统的数据库处理速度要快,它的吞吐量 特别的大,再比如spark,spark在内存方面计算比hadoop快100倍,在磁盘方面计算快10倍。大数据的处理与传统的数据处理的区别是什么呢?就是使用全部的数据来分析,得出结论,想想就知道它的好处啦。大数据的应用???可以做推荐系统的,想电商、影视类的app,你平时关注什么商品,或者浏览什么类型的商品,或者看什么类型的影视,或者看谁主要的影视,经过大数据分析处理之后,这些app就会推荐想类似的商品或者影视在销售方面,我想一个例子大家都听说过,就是尿片和啤酒的捆绑销**方面的反欺诈应用。经过大量的数据分析,可以得出欺诈的行为特征,根据这些特征就可以更大概率的确定是不是欺诈行为人工智能方面,想google的阿尔法狗,无人汽车驾驶等,这些都在使用大数据。.... 20210311
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