大數(shù)據(jù)是一個(gè)含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復(fù)雜的，他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具進(jìn)行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。以下是小編為你整理的數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)教程 ?

HADOOPP 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。HADOOPP 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。 ?

HPCC高性能計(jì)算與 通信”的報(bào)告。開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。

Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理HADOOPP的批量數(shù)據(jù)。 ?

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開源項(xiàng)目。 ?

Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。 ?

RapidMiner是*的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。 ?

學(xué)大數(shù)據(jù)的必備知識(shí) ?

Java基礎(chǔ)** ?

數(shù)據(jù)類型 ?

運(yùn)算符、循環(huán) ?

順序結(jié)構(gòu)程序設(shè)計(jì) ?

程序結(jié)構(gòu) ?

數(shù)組及多維數(shù)組 ?

面向?qū)ο?* ?

構(gòu)造方法、控制符、封裝 ?

繼承** ?

多態(tài)** ?

抽象類、接口** ?

常用類、集合Collection、list** ?

HashSet、TreeSet、Collection ?

集合類Map** ?

異常 ?

File ?

文件/流** ?

數(shù)據(jù)流和對(duì)象流 ?

線程(理解即可) ?

網(wǎng)絡(luò)通信(理解即可) ?

如果如果你已經(jīng)是脫離小白生涯，你理大數(shù)據(jù)不遠(yuǎn)了，需要學(xué)習(xí)一些額外的小知識(shí)(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、linux系統(tǒng)操作)第二階段以夯實(shí)基礎(chǔ)，之后就可以進(jìn)入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)了; ?

大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么 ?

分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。 ?

回歸分析?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

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聚類。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。 ?

關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。 ?

大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要影響 ?

1、能夠推動(dòng)實(shí)現(xiàn)巨大經(jīng)濟(jì)效益

比如對(duì)*零售業(yè)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，降低制造業(yè)產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本等。預(yù)計(jì)2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動(dòng)信息技術(shù)支出將達(dá)1200億美元。 ?

2、能夠推動(dòng)增強(qiáng)社會(huì)管理水平

大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可有效推動(dòng)相關(guān)工作開展，提高相關(guān)*的決策水平、服務(wù)效率和社會(huì)管理水平，產(chǎn)生巨大社會(huì)價(jià)值。歐洲多個(gè)城市通過分析實(shí)時(shí)采集的交通流量數(shù)據(jù)，指導(dǎo)駕車出行者選擇*路徑，從而改善城市交通狀況。 ?

3、如果沒有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就得不到釋放 ?

對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須保持清醒認(rèn)識(shí)，既不能迷信其分析結(jié)果，也不能因?yàn)槠洳煌耆珳?zhǔn)確而否定其重要作用。 ?

由于各種原因，所分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象中不可避免地會(huì)包括各種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù)，加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟，所以對(duì) 計(jì)算機(jī)完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果，無法要求其完全準(zhǔn)確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機(jī)構(gòu)更快地預(yù)測(cè)流感暴發(fā)，但由于微博上無用信息的 干擾，這種預(yù)測(cè)也曾多次出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。 ?

必須清楚定位的是，大數(shù)據(jù)作用與價(jià)值的重點(diǎn)在于能夠引導(dǎo)和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用者的創(chuàng)新思維，輔助決策。簡(jiǎn)單而言，若是處理一個(gè)問題，通常人能夠想到一種方法，而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。 ?

所以，客觀認(rèn)識(shí)和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，不夸大、不縮小，是準(zhǔn)確認(rèn)知和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的前提。